【科学家开发AI闭环自动化工作流程，为材料逆向设计提供强大工具，部分材料认证效率达25.9%】
来自河南省焦作市武陟县北郭乡的武建昌，走出了一条科研逆袭之路。从本科就读于南阳师范学院，到硕士和博士先后毕业于 #中国科技大学# 和 #北京大学# ，再到在 Science 主刊发表一作论文，这是一条少有人走过的成功之路。而在不久的将来，他也将回国寻找教职。
那么，这篇顶刊论文涉及了什么成果？
具体来说，他研发出一种高通量闭环工作流程，发现了分子结构与性能之间的规律，提出了新的分子分类与设计规则，最终实现了高性能材料的开发。
首先，他开发出一套结合高通量 #有机半导体# 合成和贝叶斯优化的闭环工作流程，能够快速生成实验数据并通过机器学习进行预测，从而实现对于分子结构的逆向设计。这套流程显著提高了材料发现效率，为稀缺数据领域提供了可行的解决方案。
其次，他通过训练机器学习模型并提取特征重要性，发现了一些关键的分子描述符（如 HOMO 能级、HOMO/LUMO 能隙、三级胺基团等）对器件性能有决定性影响。
例如，最高占据分子轨道能级（HOMO，Highest Occupied Molecular Orbital）对电荷提取效率至关重要，而三级胺（尤其是三苯胺结构）由于其较低的电离势，对提升分子的空穴传输性能起到重要作用。
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来自河南省焦作市武陟县北郭乡的武建昌，走出了一条科研逆袭之路。从本科就读于南阳师范学院，到硕士和博士先后毕业于 #中国科技大学# 和 #北京大学# ，再到在 Science 主刊发表一作论文，这是一条少有人走过的成功之路。而在不久的将来，他也将回国寻找教职。
那么，这篇顶刊论文涉及了什么成果？
具体来说，他研发出一种高通量闭环工作流程，发现了分子结构与性能之间的规律，提出了新的分子分类与设计规则，最终实现了高性能材料的开发。
首先，他开发出一套结合高通量 #有机半导体# 合成和贝叶斯优化的闭环工作流程，能够快速生成实验数据并通过机器学习进行预测，从而实现对于分子结构的逆向设计。这套流程显著提高了材料发现效率，为稀缺数据领域提供了可行的解决方案。
其次，他通过训练机器学习模型并提取特征重要性，发现了一些关键的分子描述符（如 HOMO 能级、HOMO/LUMO 能隙、三级胺基团等）对器件性能有决定性影响。
例如，最高占据分子轨道能级（HOMO，Highest Occupied Molecular Orbital）对电荷提取效率至关重要，而三级胺（尤其是三苯胺结构）由于其较低的电离势，对提升分子的空穴传输性能起到重要作用。
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