加快发展钙钛矿固溶体并且开发符合可持续发展的制备技术是解决无线通讯和生物传感器的关键。但是，由于钙钛矿材料的化学成分分布非常广泛，而且钙钛矿的性质与晶体结构等密切相关，而且煅烧钙钛矿材料需要耗费大量时间。

有鉴于此，伦敦玛丽女王大学郝阳教授等报道发展了自动化材料发现方法，这种自动化技术使用机器学习技术和材料筛选、机器人合成、高通量表征等方法克服了钙钛矿固溶体材料的发展和合成面临的挑战。

本文要点

（1）

这种钙钛矿材料发现平台具有快速煅烧和介电分析的能力，简化了钙钛矿材料的表征以及发现无序材料。作者验证了这个体系的运行，其能够在几分钟之内完成材料的处理，这与传统方法动辄需要数小时或者数天形成鲜明的对比。

（2）

首先验证了已知样品，随后合成了含Ba的单一晶相固溶体材料，比如Ba_xSr_1-xCeO₃，随后使用机器学习技术验证材料。

参考文献

Omidvar, M., Zhang, H., Ihalage, A.A. et al. Accelerated discovery of perovskite solid solutions through automated materials synthesis and characterization. Nat Commun 15, 6554 (2024).

DOI: 10.1038/s41467-024-50884-y

https://www.nature.com/articles/s41467-024-50884-y