Please use this identifier to cite or link to this item: http://elar.urfu.ru/handle/10995/123779
Title: ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОИСКА ПЕРОВСКИТОПОДОБНЫХ СОЕДИНЕНИЙ С НАИЛУЧШЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ
Other Titles: APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS TO SEARCH FOR PEROVSKITE-LIKE COMPOUNDS WITH THE BEST EFFICIENCY OF SOLAR ENERGY CONVERSION
Authors: Fedotova, E. V.
Smirnov, A. A.
Novoselov, I. E.
Федотова, Е. В.
Смирнов, А. А.
Новоселов, И. Э.
Issue Date: 2023
Publisher: Издательство АМБ
Citation: Федотова Е. В. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПОИСКА ПЕРОВСКИТОПОДОБНЫХ СОЕДИНЕНИЙ С НАИЛУЧШЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ СОЛНЕЧНОЙ ЭНЕРГИИ / Е. В. Федотова, А. А. Смирнов, И. Э. Новоселов // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов X Международной молодежной научной конференции, посвященной 120-летию со дня рождения академиков И. В. Курчатова и А. П. Александрова (Екатеринбург, 15–19 мая 2023 г.). — Екатеринбург : Издательство АМБ, 2023. — C. 851-852.
Abstract: Perovskite like compounds is promising because of their relative cheapness, ease of production and efficiency of solar energy conversion. However, such structures can be unstable. With the help of machine learning methods, one could predict solar cell structures with high PCE.
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/123779
Conference name: X Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 120-летию со дня рождения академиков И. В. Курчатова и А. П. Александрова
Conference date: 15.05.2023-19.05.2023
ISBN: 978-5-6050040-2-8
metadata.dc.description.sponsorship: Работа выполнена при поддержке гранта РНФ 22-61-00047.
RSCF project card: 22-61-00047
Origin: Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2023)
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
978-5-6050040-2-8_2023_387.pdf299,24 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.