近期關於鈣鈦礦太陽能電池（PSC）的研究表明，機器學習（ML）正成為解決該領域中覆雜問題的新途徑。儘管傳統方法如實驗試錯和理論計算費時費力，但ML作為數據驅動的方法，能夠從已有數據中發現因果關系，有望加速PSC商業化進程。
早期應用ML預測PSC材料屬性時，數據量有限限制了模型的精度。儘管量子力學方法如密度泛函理論（DFT）精度更高，但ML仍具有計算成本低的優勢。近期研究者利用ML篩選PSC器件界面材料取得重大進展，例如發現了鈍化劑ThEACl、2-PPAI和ST，證明了ML在數據有限情況下仍有廣闊應用前景。
然而，小數據集仍然是ML應用的主要挑戰，一項針對PSC的大型數據庫建設為ML提供了寶貴資源，但由於數據來源多樣，存在大量缺失值，需要更多研究者共同努力完善。
針對數據問題，最新研究提出了遷移學習和深度學習方法，通過從尖晶石等材料中擴展數據集，可以用較少的PSC數據實現更高的預測精度，為解決數據問題提供新思路。總的來說，ML在PSC領域的應用前景廣闊，但仍需克服數據限制和優化模型，以推動該領域的進一步發展。 參考文獻及圖片來源：
The Innovation | 机器学习将彻底改变钙钛矿太阳能电池研究模式;
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