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Application of Materials Informatics Tools to the Analysis of Combinatorial Libraries of All Metal-Oxides Photovoltaic Cells

机译：材料信息学工具在所有金属氧化物光伏电池组合库分析中的应用

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Material informatics is engaged with the application of informatics tools, frequently in the form of machine learning algorithms, to gain insight into structure properties relationships of materials and to design new materials with desired properties. Here we describe the application of such algorithms to the analysis of solar cell (i.e., photovoltaic; PV) libraries made entirely from metal oxides (MOs). MOs-based solar cells hold the potential to provide clean and affordable energy if their power conversion efficiencies are improved. We demonstrate the power of dimensionality reduction methods to visualize the MOs-based solar cell space and the power of several algorithms to develop predictive models for key PV properties. We stress the importance of conducting such studies in collaboration with experimentalists.
机译：材料信息学通常以机器学习算法的形式参与信息学工具的应用，以深入了解材料的结构特性关系并设计具有所需特性的新材料。在这里，我们描述了这种算法在分析完全由金属氧化物（MO）制成的太阳能电池（即光伏; PV）库中的应用。如果基于MOs的太阳能电池的功率转换效率得到提高，则具有提供清洁和负担得起的能源的潜力。我们展示了降维方法的强大功能，以可视化基于MOs的太阳能电池空间，并展示了多种算法为关键PV性能开发预测模型的强大功能。我们强调与实验人员合作进行此类研究的重要性。

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