在人工智能驅(qū)動(dòng)材料科學(xué)發(fā)展的浪潮中，傳統(tǒng)材料開(kāi)發(fā)高度依賴試錯(cuò)法，成本高昂且耗時(shí)漫長(zhǎng)，而新興研究領(lǐng)域普遍面臨實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)極度匱乏的困境，這嚴(yán)重制約了AI在復(fù)雜材料體系中的應(yīng)用。有機(jī)半導(dǎo)體領(lǐng)域尤其如此——共軛聚合物的光電性能不僅受分子結(jié)構(gòu)影響，還強(qiáng)烈依賴于分子堆積和形貌等復(fù)雜因素。以有機(jī)電化學(xué)晶體管（OECT）為代表的新興材料體系，不僅實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)稀少，其物理機(jī)制的理解也尚不完善，構(gòu)成了持久性的科學(xué)挑戰(zhàn)。相比之下，有機(jī)場(chǎng)效應(yīng)晶體管（OFET）領(lǐng)域已有數(shù)十年的研究積累，理論框架成熟，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)豐富，為知識(shí)遷移提供了理想的基礎(chǔ)。

針對(duì)這一難題，北京大學(xué)雷霆教授、莫凡洋副教授課題組提出了一種名為“物理知識(shí)支撐的遷移學(xué)習(xí)”（PKU-TL）的新方法，成功實(shí)現(xiàn)了在數(shù)據(jù)稀缺條件下對(duì)共軛聚合物性能的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，并據(jù)此設(shè)計(jì)出高性能、超低電壓的n型有機(jī)電化學(xué)晶體管材料。該工作整合了物理信息模型構(gòu)建、向新興系統(tǒng)的知識(shí)遷移以及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證三大模塊，不僅實(shí)現(xiàn)了對(duì)OECT關(guān)鍵性能指標(biāo)（載流子遷移率μ、μC*和閾值電壓Vth）超過(guò)0.95的R2預(yù)測(cè)精度，還從中提煉出全新的材料設(shè)計(jì)知識(shí)，為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新興材料開(kāi)發(fā)提供了可推廣的范式。相關(guān)論文以“Transfer-learning guided design of high-performance conjugated polymers for low-voltage electrochemical transistors”為題，發(fā)表在Nature Communications上。

研究團(tuán)隊(duì)首先從文獻(xiàn)中手動(dòng)構(gòu)建了OFET和OECT兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，其中OFET數(shù)據(jù)庫(kù)包含837條數(shù)據(jù)，OECT數(shù)據(jù)庫(kù)僅有112條數(shù)據(jù)，凸顯了數(shù)據(jù)稀缺的現(xiàn)狀。針對(duì)OFET體系，研究者基于物理原理設(shè)計(jì)了17維特征向量，包括HOMO/LUMO能級(jí)、分子量（Mn）、多分散指數(shù)（PDI）、10維主鏈平面性指數(shù)以及3維側(cè)鏈描述符。其中，主鏈平面性通過(guò)?cos2φ?參數(shù)量化，該參數(shù)基于精細(xì)調(diào)優(yōu)后的Uni-Mol模型對(duì)松弛勢(shì)能面的預(yù)測(cè)計(jì)算得出，其預(yù)測(cè)HOMO、LUMO和?cos2φ?的R2均超過(guò)0.9。利用XGBoost算法構(gòu)建的OFET遷移率預(yù)測(cè)模型在電子和空穴遷移率預(yù)測(cè)上均取得了超過(guò)0.99的R2值。通過(guò)SHAP值進(jìn)行的特征重要性分析表明，分子量（Mn）對(duì)載流子遷移率的影響最為顯著，其次是主鏈平面性以及HOMO/LUMO能級(jí)。這一發(fā)現(xiàn)強(qiáng)調(diào)了合成條件（尤其是分子量）在決定OFET聚合物性能中的關(guān)鍵作用，且分子量與器件性能并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。

圖1 | 以人為中心、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和PKU-TL驅(qū)動(dòng)的材料開(kāi)發(fā)范式比較。 a 以人為中心的材料開(kāi)發(fā)范式：提出假設(shè)（分子結(jié)構(gòu)或理論模型）。隨后進(jìn)行實(shí)驗(yàn)合成和測(cè)試。如果實(shí)驗(yàn)結(jié)果未達(dá)到預(yù)期，分析原因，修正假設(shè)，然后再次通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證假設(shè)，從而生成知識(shí)和材料。b 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料開(kāi)發(fā)范式：首先，基于既有的理論研究進(jìn)行實(shí)驗(yàn)或密度泛函理論（DFT）特征選擇，或者直接采用可解釋性相對(duì)較低的分子指紋。隨后，利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集和所選特征，開(kāi)發(fā)性能預(yù)測(cè)模型。最后，對(duì)這些模型識(shí)別出的材料進(jìn)行實(shí)驗(yàn)合成和驗(yàn)證，從而發(fā)現(xiàn)材料。c PKU-TL驅(qū)動(dòng)的材料開(kāi)發(fā)范式：首先，在具有大數(shù)據(jù)集的成熟研究領(lǐng)域構(gòu)建基礎(chǔ)性能預(yù)測(cè)模型。接著，使用PKU-TL為數(shù)據(jù)有限的新興領(lǐng)域開(kāi)發(fā)性能預(yù)測(cè)模型。這一過(guò)程產(chǎn)生了對(duì)材料設(shè)計(jì)的見(jiàn)解。基于模型的預(yù)測(cè)和合成專(zhuān)業(yè)知識(shí)，選擇候選分子進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，從而獲得新的聚合物材料。最后，將實(shí)驗(yàn)結(jié)果納入小數(shù)據(jù)集，材料科學(xué)家對(duì)觀察到的分子特性的分析作為假設(shè)，用以改進(jìn)小數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)模型。這種迭代方法提高了模型的準(zhǔn)確性，并產(chǎn)生了更多關(guān)于聚合物設(shè)計(jì)的知識(shí)。

然而，將OFET模型直接用于OECT預(yù)測(cè)時(shí)，初始準(zhǔn)確率顯著下降（R2約為0.6）。機(jī)理分析指出，這源于兩種器件工作模式的根本差異：OFET中電荷傳輸主要發(fā)生在靠近介電層的界面區(qū)域，是場(chǎng)效應(yīng)摻雜；而OECT使用電解質(zhì)取代介電層，通過(guò)柵極電壓驅(qū)動(dòng)的離子滲透實(shí)現(xiàn)體相摻雜，因此其性能必須通過(guò)復(fù)合參數(shù)μC*來(lái)同時(shí)評(píng)估電荷傳輸和離子注入效率。盡管如此，兩者對(duì)聚合物電荷傳輸特性的共同依賴啟發(fā)了研究團(tuán)隊(duì)的遷移學(xué)習(xí)策略——將OFET預(yù)測(cè)的遷移率作為具有物理可解釋性的輸入特征，用于OECT的建模。

圖2 | 我們的OFET遷移率預(yù)測(cè)模型的工作流程和性能。 a 典型OFET和OECT器件的器件結(jié)構(gòu)比較。b 文庫(kù)生成和松弛勢(shì)能面（PES）掃描的預(yù)測(cè)。首先從文獻(xiàn)來(lái)源收集聚合物半導(dǎo)體構(gòu)筑基元，隨后將其配對(duì)以生成候選聚合物分子文庫(kù)。從該文庫(kù)中隨機(jī)選擇2,836個(gè)分子進(jìn)行二面角掃描，所得數(shù)據(jù)用于微調(diào)Uni-Mol模型，以預(yù)測(cè)HOMO、LUMO能級(jí)和松弛PES掃描。c OFET遷移率預(yù)測(cè)的特征工程和數(shù)據(jù)增強(qiáng)。考慮到聚合物重復(fù)單元中周期性的共價(jià)連接性，我們實(shí)現(xiàn)了滑動(dòng)窗口采樣（窗口長(zhǎng)度=11個(gè)單體，步長(zhǎng)=1個(gè)片段，每條聚合物鏈的采樣頻率與其重復(fù)單元長(zhǎng)度相對(duì)應(yīng)）進(jìn)行結(jié)構(gòu)增強(qiáng)。d&e 基于五個(gè)XGBoost模型集成的OFET μh預(yù)測(cè)模型的性能及通過(guò)SHAP值分析的特征重要性分布。f&g 基于五個(gè)XGBoost模型集成的OFET μe預(yù)測(cè)模型的性能及通過(guò)SHAP值分析的特征重要性分布。SHAP值經(jīng)過(guò)歸一化以表示每個(gè)特征的相對(duì)重要性。

在假設(shè)生成階段，團(tuán)隊(duì)篩選了11個(gè)候選因子，包括經(jīng)Uni-Mol校準(zhǔn)的HOMO/LUMO能級(jí)、預(yù)測(cè)的OFET遷移率、構(gòu)筑基元的平均能級(jí)、構(gòu)筑基元間的平均能級(jí)差、能級(jí)方差以及反映π-π堆積能力的平均LOLIPOP值。通過(guò)訓(xùn)練包含不同四特征組合的XGBoost模型并進(jìn)行特征重要性分析，研究證實(shí)預(yù)測(cè)的OFET遷移率是化學(xué)空間中決定OECT性能的最關(guān)鍵因素。最終優(yōu)化的五特征向量——包含預(yù)測(cè)的空穴/電子遷移率、HOMO、LUMO、構(gòu)筑基元間平均HOMO差值和平均LUMO差值——使得OECT遷移率預(yù)測(cè)的R2超過(guò)0.94。進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)分析顯示，OECT性能參數(shù)ln(μC)與ln μ之間存在清晰的線性關(guān)系，因此μC可基于遷移率預(yù)測(cè)得出。納入預(yù)測(cè)的OFET遷移率與HOMO/LUMO特征后，μC的預(yù)測(cè)精度R2超過(guò)0.95。值得注意的是，此前在OECT設(shè)計(jì)中被忽視的構(gòu)筑基元能級(jí)差（ΔHOMO和ΔLUMO）被揭示為決定μC的關(guān)鍵因素。特征重要性分析表明，對(duì)于n型聚合物降低HOMO能級(jí)、對(duì)于p型聚合物提高HOMO能級(jí)，以及減小構(gòu)筑基元間的能級(jí)差，均可提升μC*值。

圖3 | OECT性能預(yù)測(cè)模型的假設(shè)生成與性能。 a&d 分別針對(duì)μhC和μeC預(yù)測(cè)，在包含不同特征組合的四特征模型的三折交叉驗(yàn)證中，R2超過(guò)0.6的模型比例。b&e 集成XGBoost模型在OECT數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)μhC和μeC的性能。c 集成XGBoost模型在OECT數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)p型聚合物Vth的性能，以及f 預(yù)測(cè)n型聚合物Vth的性能。g T2CNT-2FBT、T2CT-2FBT、T2C2FT-2FBT在中性態(tài)下的主鏈結(jié)構(gòu)和構(gòu)筑基元能級(jí)，h&i 三種聚合物帶正電三聚體的電荷分布比較。

為了驗(yàn)證AI推導(dǎo)的設(shè)計(jì)規(guī)則，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)三種主鏈平面性相近但構(gòu)筑基元能級(jí)差不同的聚合物進(jìn)行了DFT計(jì)算。結(jié)果顯示，能級(jí)差最大的聚合物T2CNT-2FBT（ΔHOMO=1.86 eV）中，電荷和β-HOMO軌道主要定域在給體單元上，形成局域化的空穴極化子，限制了鏈內(nèi)電荷傳輸；隨著能級(jí)差減小（T2CT-2FBT為1.77 eV，T2C2FT-2FBT為1.3 eV），自旋密度、電荷和β-HOMO軌道逐漸在整個(gè)主鏈上離域化。這種增強(qiáng)的極化子離域化有助于提高載流子遷移率，且在n型聚合物中同樣觀察到類(lèi)似效應(yīng)。因此，調(diào)控構(gòu)筑基元能級(jí)差成為高性能OECT材料的新設(shè)計(jì)原則。利用同樣的方法，團(tuán)隊(duì)還成功建立了對(duì)OECT閾值電壓（Vth）的預(yù)測(cè)模型，R2同樣超過(guò)0.95。

圖4 | 高性能OECT聚合物的篩選與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。 a μhC和Vth的分布，展示了同時(shí)考慮μhC和Vth的高性能p型OECT分子。b μeC和Vth的分布，展示了n型OECT聚合物的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。c 由不同片段構(gòu)建的聚合物的μeC和Vth分布的平均值。d 由不同片段構(gòu)建的聚合物的μeC*和Vth分布的平均值。圖中特殊符號(hào)表示綜合性能最佳的OECT聚合物構(gòu)筑基元。紅色圈出的片段表示潛在的最佳構(gòu)筑基元。五角星代表BDOPV及其衍生物。

利用訓(xùn)練好的μC和Vth預(yù)測(cè)模型，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)包含超過(guò)24000種候選聚合物的庫(kù)進(jìn)行了虛擬篩選。結(jié)果顯示，對(duì)于p型聚合物，含雜原子的芳香環(huán)構(gòu)筑基元表現(xiàn)出最佳綜合性能，其中兩種聚合物的μhC超過(guò)1000 F cm?1 V?1 s?1且Vth接近0 V。對(duì)于n型聚合物，含有吸電子基團(tuán)的大芳香族構(gòu)筑基元最為有前景，其中BDOPV及其衍生物兼具低Vth和高μeC。鑒于n型聚合物合成更具挑戰(zhàn)性且需求更為迫切，團(tuán)隊(duì)選取了兩種BDOPV聚合物（P1和P2）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)測(cè)得的Vth與預(yù)測(cè)值非常接近（接近0 V），但μeC的實(shí)驗(yàn)值與預(yù)測(cè)值存在一定偏差。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，溶解后產(chǎn)生更粘稠溶液的聚合物（即分子量更高的聚合物）表現(xiàn)出更高的μeC*值。將Mn和PDI納入假設(shè)生成模型后，特征重要性分析表明，Mn和PDI在決定OECT性能方面甚至比HOMO/LUMO能級(jí)略為重要。基于這一發(fā)現(xiàn)，團(tuán)隊(duì)合成了帶有吡啶環(huán)結(jié)構(gòu)的BDOPV聚合物P3，以增強(qiáng)其在極性溶劑HFIP中的溶解性。P3展現(xiàn)出高達(dá)63.5 F cm?1 V?1 s?1的μeC*值和低至-0.08 V的超低Vth，其電子遷移率為0.48 cm2 V?1 s?1，體積電容為131.75 F/cm3。這一性能已超越人類(lèi)專(zhuān)家在低電壓高性能n型OECT材料領(lǐng)域的已有成果。盡管預(yù)測(cè)值與實(shí)驗(yàn)值之間存在一定差異，考慮到合成與器件制備條件的復(fù)雜性，該結(jié)果被認(rèn)為是可接受的——預(yù)測(cè)模型反映的是材料在完全優(yōu)化條件下的最高潛力，而實(shí)際實(shí)驗(yàn)值受限于合成條件（如分子量、PDI、缺陷密度）等模型未捕獲的因素。

圖5 | 模型優(yōu)化與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。 a 在OECT μeC預(yù)測(cè)中，包含不同特征的四特征模型在三折交叉驗(yàn)證中R2超過(guò)0.6的模型比例。b XGBoost模型在更新后的OECT數(shù)據(jù)集上預(yù)測(cè)μeC的性能。c P3的轉(zhuǎn)移特性曲線，d 輸出特性曲線，e 長(zhǎng)期工作穩(wěn)定性（P3在200次循環(huán)后的電流保持率為55.5%，采用了10?12 A的電流下限以最小化測(cè)量噪聲的影響，任何低于此閾值的測(cè)量值均被截?cái)酁?0?12 A），以及f P3的GIWAXS特性。g 已發(fā)表的n型OECT性能總結(jié)圖。單個(gè)性能數(shù)據(jù)點(diǎn)及其相應(yīng)引文見(jiàn)補(bǔ)充表3。

通過(guò)本研究，PKU-TL框架建立了一套面向高性能OECT聚合物的設(shè)計(jì)原則層次體系。一方面，它驗(yàn)證了經(jīng)典設(shè)計(jì)準(zhǔn)則——降低LUMO能級(jí)和增強(qiáng)主鏈平面性仍然是高效電子傳輸和穩(wěn)定性的基礎(chǔ)。更為關(guān)鍵的是，它識(shí)別出一個(gè)此前被忽視的核心描述符：構(gòu)筑基元間的平均能級(jí)差。最小化該能級(jí)差可促進(jìn)極化子沿聚合物主鏈的均勻離域化，從而直接提升載流子遷移率，這一機(jī)制得到了DFT計(jì)算的證實(shí)。此外，綜合建模與實(shí)驗(yàn)觀察表明，共軛聚合物的合成實(shí)現(xiàn)與缺陷控制與分子設(shè)計(jì)同等重要——高分子量和較少結(jié)構(gòu)缺陷對(duì)器件性能均具有顯著影響。

該研究提出的PKU-TL框架為數(shù)據(jù)稀缺、物理機(jī)制復(fù)雜的新興材料體系提供了一種加速開(kāi)發(fā)的通用方法。盡管共軛聚合物合成的復(fù)雜性目前尚無(wú)法實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)發(fā)現(xiàn)流程，但這項(xiàng)工作為邁向該目標(biāo)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，該方法可推廣至其他同樣受困于數(shù)據(jù)匱乏的材料復(fù)雜系統(tǒng)，并在加速新興領(lǐng)域材料開(kāi)發(fā)方面展現(xiàn)出廣闊前景。