LEAP：一种用于钙钛矿前驱体添加剂发现的闭环框架
钙钛矿太阳能电池的效率提升高度依赖前驱体添加剂的优化，但化学空间之广阔让传统试错法显得力不从心。近日，一个名为 LEAP（LLM-driven Exploration via Active Learning for Perovskites）的闭环框架被提出，它将领域专用大语言模型与主动学习相结合，旨在加速添加剂筛选过程，为光伏材料研发注入 AI 动力。
框架核心：文献驱动的智能筛选
LEAP 的核心思路是将“专家知识”与“机器学习”闭环整合。首先，研究者训练了一个领域专用的大语言模型，专门从钙钛矿添加剂文献中提取与机制相关的知识，并将候选分子表示为可解释的描述符。这些描述符随后被集成到 贝叶斯优化 工作流中，从而在数据稀缺的条件下实现“不确定性感知”的优先级排序。与通用大模型相比，该专用模型在机制一致性推理上表现更优。
实验验证：效率与性能双提升
在概念验证研究中，团队引入了专家反馈环节，经过三轮筛选，LEAP 推荐的添加剂表现亮眼。采用 6-CDQ 和 2-CNA 处理的器件平均光电转换效率（PCE）分别达到 20.13% 和 20.87%，而对照组仅为 19.25%；最佳器件效率更是达到了 21.32%。这些结果为“文献机制描述符 + 贝叶斯优化 + 专家可行性审查”这一组合策略的有效性提供了初步证据。
行业意义：AI 加速材料发现
LEAP 的提出不仅针对钙钛矿领域，更代表了 AI 在材料科学中应用的一种新范式。传统高通量筛选依赖大量实验，成本高、周期长；而 LEAP 通过让 LLM 理解文献中的化学机制，再结合主动学习迭代优化，大幅减少了实验次数。这种“专家在环”的闭环设计，既保留了 AI 的运算效率，又融入了人类研究者的判断力，有望推广到其他功能材料的发现中。
局限与展望
目前 LEAP 仍处于初步验证阶段，其泛化能力、对复杂添加剂体系的适应性，以及长期稳定性测试结果尚未公开。但作为首个将领域专用 LLM 与主动学习深度融合的钙钛矿添加剂发现框架，它展示了 AI 在缩小搜索空间、提升研发效率方面的巨大潜力。未来，随着更多实验数据的积累和模型迭代，LEAP 或将成为光伏材料研究者的得力助手。
论文链接：arXiv:2605.20242