论文提出钙钛矿光伏机器学习评估溯源分组协议
原文标题：Provenance-grouped protocol for evaluating machine learning in perovskite photovoltaics
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论文指出钙钛矿太阳能电池机器学习模型常用随机划分评估，会因数据大量重复而系统性泄漏信息——近三分之二的器件与其他器件配方完全相同。作者基于钙钛矿数据库的机构溯源建立分组划分层级，基准测试 13 个模型后发现：树集成在随机划分上占优，但在真正未见机构与未来发现上排名崩塌，组合感知的神经网络架构表现更佳。
- 问题
- 钙钛矿光伏 ML 模型用随机划分评估导致数据泄漏、高估泛化。
- 方法
- 基于器件机构溯源建立分组划分层级，隔离重复器件、论文与机构，并基准测试 13 个模型。
- 结果
- 近三分之二器件配方重复；树集成在随机划分占优但在未见机构与未来发现上排名崩塌，组合感知神经网络更优。
- 影响
- 为材料 ML 提供可复用的防泄漏评估协议，避免把记忆历史数据误判为物理发现。
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