钙钛矿材料高通量筛选

​ 在得到已经优化好的材料数据挖掘模型之后，如何利用模型对新材料的研发提出指导也是一个亟需解决问题，在线平台提供了高通量筛选功能。该功能可以根据设定的条件生成大量的虚拟样本，再对这些样本进行预报并筛选出具有优秀目标值的样本。筛选得到的虚拟样本再经过后续的实验验证，通常也会有较高的目标值，这样就节省了实验时间和成本。

1. 需要有已经建立好的钙钛矿数据挖掘模型，没有做交叉验证并且自变量包含钙钛矿填充自变量的模型满足这一要求。

2. 在左侧菜单选择Virtual Screen，同样的，在Task Name中可以对本次任务进行命名，之后可以在Virtual Material Count中设置需要保留的筛选样本个数，再在Model Type中选择perovskite，会弹出Model select，再选择之前建立好的钙钛矿模型，具体设置页面如图。

   

3. 选择模型之后，下方会出现用来选择元素的元素周期表，根据元素掺杂的需求，点击Add即可添加一组掺杂元素。

4. 需要掺杂的元素可以直接从元素周期表中点击拖动至输入框中，下图给出了一种元素掺杂与实验参数的组合方案作为示例。点击Submit，即可提交任务。

5. 查看结果时，点击左侧的TaskManager菜单，可以根据任务的建立时间和任务的名称找到对应的任务，点击对应任务的Detail按钮，即可查看任务结果。虚拟筛选的任务结果如图所示，当得到目标值高于原始数据的数值时，会有绿色的提示，否则为红色的提示，下方给出了筛选出的目标值最高的几条样本的钙钛矿化学式数据。得到了这样的化学式数据后，可以用来指导后续的实验合成。