Disentangling the Effects of Simultaneous Environmental Variables on Perovskite Synthesis and Device Performance via Interpretable Machine Learning
이 논문은 정밀한 환경 제어 플랫폼과 베이지안 최적화를 기반으로 한 실험을 수행하고, 지식 증류와 Shapley 상호작용 분석을 결합한 해석 가능한 머신러닝 기법을 도입하여 페로브스카이트 태양전지 제조 시 습도, 용매 증기압, 온도 등 환경 변수 간의 복잡한 상호작용이 결정화 역학 및 장치 성능에 미치는 영향을 체계적으로 규명했습니다.