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JACS：上科大/中科大/华东理工联合团队报道数据驱动的极性共晶发现——机器学习与自动化加速功能分子晶体研发

计算材料学 2025-11-01 13:10

文章摘要

背景：极性有机共晶因其分子在晶体中定向排列产生净偶极矩，在光电与能量转换领域具有应用潜力，但传统试错法成功率仅13.2%。研究目的：上科大/中科大/华东理工联合团队通过融合机器学习与自动化技术，建立数据驱动的极性共晶发现平台，提升研发效率。结论：该平台在六周内完成13组共晶筛选，极性结构命中率达46%，是传统方法的3倍多，并构建了可推广至其他功能材料领域的研发方法，为微型化能量收集与柔性电子器件提供新材料基础。

JACS：上科大/中科大/华东理工联合团队报道数据驱动的极性共晶发现——机器学习与自动化加速功能分子晶体研发

查看文献： Data-Driven Discovery of Polar Organic Cocrystals: Integration of Machine Learning and Automated Screening
查看期刊：Journal of the American Chemical Society

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