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第22章 进度飞快（第2页）

巴文迪把咖啡递给陈元光。

“我想的是我们可以采取自动表征、化学机器人合成技术和机器学习结合，去探索抗溶剂的选择是如何影响到钙钛矿的内在稳定性的。

比如说我们选择不同的末端去做组合，像mapbI3，cspbI3和cspbBr3等等，用于合成一些组合库，每个库里它会有自己独特的组合。

我预计我们一共能够合成出一千多种成分，然后每个库使用两种不同的抗溶剂制作两次：甲苯和氯仿。

合成后每5分钟自动进行一次光致光光谱分析，持续一段时间，具体多长比较合适，这需要做实验来确定。

最后利用非负矩阵分解来绘制时间和成分依赖的光电子特性。

通过对每个库使用这个工作流，我们可以找到抗溶剂的选择对钙钛矿的内在稳定性。

其实它可能会是一个动态的过程。”

陈元光大致讲了一下他的思路。

这思路和之前蛋白质定向诱导进化很像，但是不同的在于是先做实验，通过化学机器人来设置固定的流程，然后用机器学习去做分析。

巴文迪听得连连点头，心想果然是好苗子，难怪莱维特在打电话给他的时候有怨气：“很棒的想法，莱特，我支持你。

这得看最后的结果，如果结果不错，那它能nature或者snetce。

如果结果不理想，那也能Janetature的子刊。

对于化学领域落后于时代的学者们来说，时下最流行的人工智能算法，他们还是会给面子的。”

陈元光思忖，主要还是互联网待遇太好，能把钙钛矿和机器学习结合起来的，要么还没成长起来，毕竟人工智能才火了两年，要么压根不会来读博，早就去工业界赚大钱了。

只是因为这大钱对他来说不算什么，所以他才有机会在这里进修。

“教授，另外我们实验室没有显卡，我需要买英伟达最新的显卡来做计算。”

陈元光提到。

巴文迪无奈道：“看来我也落伍了，买，你写张申请单给我，我签字之后你拿给苏珊，让她去采购。”

“还行，结果算不上好，也不算差，nature可能有点勉强，但是一篇Jacs绰绰有余。”

巴文迪盯着结果看了半天，然后说道。

陈元光说：“Jacs可以了，我在做这个项目的时候，另外还搞了个项目，这个项目绝对可以nature。”

巴文迪震惊：“你说说看。”

陈元光：“我在github上搭了一个跨属性的深度学习框架，主要可以用来对小材料数据进行预测分析。

主要用了学院一些现成的数据去训练这个模型，先构建了一个大的数据集，然后基于这个大的数据集去构建不同属性的小数据集，以及他们的模型。

通过这些模型提炼出来的框架，我们可以去直接输入物理属性，作为它的计算和实验数据集，最后得出它其他特性结果来。”

说白了就是围绕钙钛矿的预测这一个课题，再往下挖了一层，做了一个更通用的结果出来。

（本章完）