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Discovering equations that govern experimental materials stability under environmental stress using scientific machine learning

引用

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 679-686页

作者： Richa Ramesh Naik Armi Tiihonen janak thapa Clio Batali Zhe Liu Shijing Sun Tonio Buonassisi Massachusetts Institute of Technology 77 Massachusetts AvenueCambridgeMA02139USA

While machine learning(ML)in experimental research has demonstrated impressive predictive capabilities,extracting fungible knowledge representations from experimental data remains an elusive *** this manuscript,we use ML to infer the underlying differential equation(DE)from experimental data of degrading organic-inorganic methylammonium lead iodide(MAPI)perovskite thin films under environmental stressors(elevated temperature,humidity,and light).Using a sparse regression algorithm,we find that the underlying DE governing MAPI degradation across a broad temperature range of 35 to 85℃is described minimally by a second-order *** DE corresponds to the Verhulst logistic function,which describes reaction kinetics analogous to self-propagating *** examine the robustness of our conclusions to experimental variance and Gaussian noise and describe the experimental limits within which this methodology can be *** study highlights the promise and challenges associated with ML-aided scientific discovery by demonstrating its application in experimental chemical and materials systems.

关键词： stability analogous kinetics

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