保險套深厚的歷史 - 泛科學

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現今的保險套已是「避孕」與「避免性病傳染」的重要利器,不管是生育控制,抑或是愛滋病防治專家,都建議男性朋友要「戴套」,表示對性伴侶的尊重與保護自身的安全。

不過翻 ... 000文字分享友善列印000活得科學保險套深厚的歷史蘇上豪・2014/06/05・3284字・閱讀時間約6分鐘・SR值530・七年級+追蹤我的大兒子最近接到兵單,知道這個消息,心情是混雜著驚喜與慚愧。

驚喜的是,那個曾經因為母親早期破水,出生後不得不住在保溫箱裡的小男嬰,如今已年長茁壯,到達了法定的成年歲數,可以擔負起保家衛國的責任;慚愧的是,身為父親的我,因為長年忙於工作,竟然不知道他已經十八歲了。

不免俗的,為了顯出一位父親的威嚴與關心,在知道大兒子收到兵單的當天晚餐後,我感性地拍了他的肩膀,然後說道:「蘇哥哥(我平常對大兒子的暱稱),你已經十八歲了,爸爸先在這裡祝賀你成年了,從今以後,你要像個頂天立地的男子漢,做事要有擔當,而且要為自己做的事負起應有的責任。

」原本以為這段勉勵的話,多少可以促進點親子關係,不料卻觸動家裡兩位女人敏感的神經。

由於大兒子讀的是男女合校,加上身材高挑健壯的他又是籃球社社長,雖然沒有聽聞他和任何一位女同學有交往的消息,不過我的母親在聽到那段感性的勉勵之後,首先就發難了。

「阿樂(我母親對大兒子的暱稱),十八歲了,要知道輕重,學校裡的女生那麼多,可不要跟人家隨隨便便,出什麼問題不太好……」「對啊!蘇哥哥,現在的女生膽子都很大,你可要小心,不要做了什麼以後會後悔的事……」我的老婆在聽到母親那段語重心長的提醒之後,立刻就加入戰局,希望大兒子不要意亂情迷,做出傻事。

「我知道。

不過,我又沒有交什麼女朋友!……」此時的大兒子臉色已經沈了下來,低聲回答了這段話,沒有想到家裡的兩位「女性長輩」,一搭一唱又說了些勸誡的話,雖然是肺腑之言,但連我聽起來都不是滋味,更何況是原本就「無辜」的大兒子。

「吼!知道了……」面對長輩的耳提面命,大兒子只能點頭如搗蒜,想辦法趕緊脫離這個是非之地,回到自己的書房裡暫時避一下風頭。

不過,在他走進房內之前,我卻聽到了他的輕聲抱怨,嘴裡自言自語嘀咕著:「又不是三歲小孩了,那會隨便亂搞……,再笨也會用保險套,緊張個什麼勁!」他就這樣悻悻然走進書房去,讓我一時之間,心裡又有了一層愧疚感,原本高高興興的父子互動,卻造成了兩位「女性長輩」囉唆個沒完。

在大兒子還沒有抱怨,說出「保險套」這個字眼時,我剛開始還打算加入戰局,想以開玩笑的口吻提醒他們三個人,醫院裡的婦產科主任李醫師,就住在我們家前面第二個巷口右轉,第一棟大廈的十四樓裡,有事可以找他等等之語,但還是忍了下來,免得激怒了那兩位「女性長輩」,讓局面更加難看與尷尬。

只是「保險套」安全嗎?我不想告訴大兒子的是,根據許多生育控制專家的統計,男性使用「保險套」的「中獎率」可以高達百分之十八,即便是熟練的老鳥,也有百分之二的失敗機會,無法和女性避孕藥的效果相提並論。

所以,「保險套」夠保險嗎?那還要看使用者的熟練度而定。

現今的保險套已是「避孕」與「避免性病傳染」的重要利器,不管是生育控制,抑或是愛滋病防治專家,都建議男性朋友要「戴套」,表示對性伴侶的尊重與保護自身的安全。

不過翻開醫療發展的歷史,你會發現它有很多吸引人的軼聞瑣事,遠比它現在的面貌有趣多了。

「保險套」在什麼時候出現在人類的歷史上,至今仍是莫衷一是。

有歷史學家指出,在法國某山區的洞窟,距今一萬到一萬五千年的壁畫裡,就有描繪出男女交媾時,使用類似「保險套」的東西,不過這種說法一直受到各方的質疑,因為在那個還在為「生存」而奮鬥的年代裡,人類文明應該還沒有所謂的「節育」與「性病」的防治慨念,自然談不上保險套的使用了。

同樣的例子也發生在三千年前埃及的壁畫上,畫裡的男性在生殖器上都戴著不同顏色的套子。

沒有文獻資料可以證明古埃及人用它來節育,不過倒是有歷史學家猜測,認為這種套子應該是用來防止蚊蟲叮咬,以及在戰鬥中避免生殖器受到傷害,而各種顏色的出現,應該是為了做「階級」的區分。

至於在人類的文獻裡,第一次有關使用「套子」而避免懷孕的記錄,並不是在醫學典籍裡被發現,而是出現在神話故事裡。

根據古羅馬帝國時代作家AntoninusLiberalis創作的神話故事所描述,由於克里特島的國王Minos太過邪惡,他的精液被認為藏有毒蛇與蠍子,於是他的妻子Pasiphae在行房時,套上了由羊膀胱做成的套子來防止懷孕。

這個神話雖然不是真的,但後人解讀起來,認為AntoninusLiberalis不可能憑空想像出這種東西,因此判斷當時的人們就可能使用類似的套子來防止懷孕,推論是人類利用「保險套」的濫觴。

如果後續還有學者挖掘出同時代的文獻或物品可以証實這個觀點,那一定會顛覆現今學者的思維,因為現在女性用保險套的發明,可比男性用的保險套要晚上一段時間。

上述的歷史僅止於看圖說故事,或者是穿鑿附會。

有關於「保險套」使用的文獻記錄,應該首次出現於十六世紀,那時候因為十字軍東征,伴隨著梅毒盛行。

於是義大利的解剖學家GabrielloFallopio。

在他死後兩年,大約是在一五六四年的時候,有人將他的著作發表。

書裡提到他的發明,也就是將亞麻布做成的「陰莖套」,而且讓大約一千一百位男性使用,據他自己的記錄,這些人並沒在性行為之後而染上梅毒。

不管這本著作的真實性如何,但它可以算是歷史上第一次用「保險套」來預防性病傳染的記載。

但不管它的記錄如何,「保險套」如何融入人類的生活中當中,始終是個謎團。

根據學者NormanHimes所著的「MedicalHistoryofContraception」中的臆測,他認為「保險套」是中世紀某個屠夫,意外用動物的腸子套著男性生殖器,以防止在性行為中感染梅毒而發明,並非如傳言所說,是在十五世紀時,因為法國有個叫做「Condom」的小鎮盛行梅毒,那裡的居民為了防止它的傳染,進而發明了「保險套」。

但是據我醫師的觀點來看,人類歷史上開始使用保險套,應該如同大多數的歷史專家推測的一樣,是和防止梅毒傳染脫不了關係,至於它的風行,若依照歷史文獻的資料顯示,大約在十七世紀就已經開始了。

例如在一六五五年,法國有名的情色小說《L’EscoledesFilles》(女子學校)裡,就有記載女主角Suzanne說到,有男人使用「Preservative」(法文叫保險套,英文字譯卻是防腐劑)來做為「避孕」的措施之一;另外在一六七一年,法國散文家MadamedeSevigne(塞維尼夫人)寫給她女兒的書信中也談及,那些由「金箔匠的皮膚(Gold-beater’sskin,意即在製作金箔時,墊在金箔之上以耐捶打的『牛腸』)所做的套子,如同穿戴武器一般,讓性行為樂趣盡失,好像是蜘蛛結網來對抗外來風險一樣。

上述的記載透露了兩個重點,第一個是保險套在十七世紀時,已經是稀鬆平常的日用品;而另一個重點是,保險套的功能已不再是單純為了預防「性病」傳染,它也開始提供「避孕」的功能了。

到了十八世紀,保險套的使用已更加風行,例如威尼斯著名的花花公子、採花賊Casanova,多次在他的情色自傳裡提到保險套,甚至將它當成汽球使用,把它吹飽後,用以取悅他的女朋友們(如圖)。

有位醫師Rollenton煞有介事研讀他的這本回憶錄,將心得在某次醫學會報告,認為Casanova把保險套的使用是以「避孕」為主,而不是為了預防「性病」一途,避免他的偷情造成太多的非婚生子女。

結果Rollenton的報告得罪了那次會議的主席,不得將它發表在該次會議的刊物裡,但最後文章還是收錄在英國內科學會的期刊裡(BritishMedicalJournal)。

「保險套」談到這裡,大概之後沒有什麼新鮮的話題,因為在十九世紀橡膠問世以後,已經取代了原先的動物製品,諸如腸子、膀胱等原料,邁入了另一個新的紀元,等到二十世紀乳膠單一聚亞胺脂發明之後,更薄、更可靠的保險套問世,接受度提高,自然大大刺激了它的產量與銷售。

不過「好奇寶寶」的我依然有一事未明,那就是為何保險套要叫做「Condom」呢?根據北卡萊納大學WilliamKruck教授的考證,這個字最先出現在一七零六年LordBelhaven的書中,而隨後在一七一七年,DanielTurner的書裡也引用了這個字。

至於它的字源並非前面那個叫做「Condom」的小村落而來。

一九一一年學者Ritcher認為是來自波斯文「Kendu」或「Kondu」,表示是從動物腸子製成可以貯藏東西的空管。

但不管如何,「Condom」的字源和其發明一樣,似乎也是個歷史上難解的謎團,所以也無怪乎花花公子雜誌在一九七二年用Conundrum「英譯:謎語、難題之意」,來做為Condom這個字的來源註解。

從大兒子的兵單件,讓我好好回溯了「保險套」的歷史,讓我驚訝那薄薄的套子,竟然也有如此的「歷史深度」,是我始料未及的。

而且它的原始功能是為了防止「梅毒」的傳染,如今卻成為預防「愛滋病」的要角,好像是為了人類那無止盡的慾望,一直存在的防火牆一樣,歷久而不衰,你說是吧?數感宇宙探索課程,現正募資中!相關標籤:保險套歷史避孕熱門標籤:大麻量子力學CT值女科學家後遺症文章難易度剛好太難所有討論 0登入與大家一起討論蘇上豪14篇文章・ 0位粉絲+追蹤高雄人。

1985年進入國防醫學院醫學系就讀,在繁忙的課業之餘從事文藝創作,曾連續獲得國防醫學院「源遠文學獎」1988及1989年小說獎第一名。

2010年起,受邀於網路「散文專欄作家交流平臺」,以「島國良民」為筆名,透過簡短的故事,發表有關醫學的科普散文迄今。

現為臺北市博仁綜合醫院心臟血管外科主任。

著有《開膛史》RELATED相關文章《疫苗先鋒》書評:認識AZ疫苗的更多細節你害怕打疫苗嗎?帶你破解「疫苗猶豫」──《疫苗先鋒》書評衣服速速乾——夏天曬衣中的科學!BioNTech如何完成全球第一支COVID-19疫苗?——《光速計畫》書評TRENDING熱門討論即時熱門社畜悲歌:「過勞死」的概念是如何形成的?——《為工作而活》317小時前為什麼A4的紙張邊長比是根號2呢?──《數學好有事》11天前科學宅的戀愛契機:「同類交配」理論63天前腸道健康至關重要!腸道菌相失衡恐導致「LongCOVID」?13天前科學宅的戀愛契機:「同類交配」理論63天前思考別人沒有想到的東西——誰發現量子力學?52022/06/03時間是甚麼?國內物理學家與哲學家怎麼看?47天前控制進食時間與熱量,小鼠可以更長命?32022/05/23174文字分享友善列印174化學物語能源動力電腦資訊機器學習×鈣鈦礦材料:讓AI設計太陽能電池!研之有物│中央研究院・2022/03/09・6280字・閱讀時間約13分鐘+追蹤本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位。

採訪撰文|簡克志美術設計|林洵安機器學習輔助材料設計為了2050淨零排放的目標,太陽能發電為不可或缺的再生能源之一,其中「鈣鈦礦太陽能電池」是近年最熱門的研究領域,不僅成本低廉、光電轉換效率也可達到25%。

然而,鈣鈦礦材料在環境中容易降解,影響使用壽命。

材料科學家為了做出效能好又穩定的鈣鈦礦「料理」,無不卯足了勁,替這道菜加上各種「食材」,但是越複雜的菜,調出好味道就越困難。

人腦畢竟有限,如果交給機器呢?中央研究院「研之有物」專訪院內應用科學研究中心包淳偉研究員,他與團隊訓練了一套機器學習模型,可以又快又準的找出複雜鈣鈦礦材料的最佳化條件!「鈣鈦礦太陽能電池」是近年最熱門的研究領域,不僅成本低廉、光電轉換效率也可達到25%。

圖/WikimediaCommons光電好夥伴:複雜鈣鈦礦材料對太陽能電池來說,鈣鈦礦材料具有優異的光電性質和低生產成本,近年也廣泛應用在LED、雷射、光感測器和光觸媒。

鈣鈦礦是什麼呢?最初是指鈣與鈦的氧化物CaTiO3,而現在常講的「鈣鈦礦材料」為一種統稱,泛指擁有相似結構的金屬鹵化物材料,通式為ABX3。

要調配出優秀的鈣鈦礦材料並不容易,科學家必須像大廚一樣,運用各種「食材」煮出ABX3。

鈣鈦礦材料ABX3 的結構示意圖,同一個位置可以放入不同的相應元素。

資料來源/JournalofEnergyChemistry鈣鈦礦材料 ABX3 的「食材」有哪些?A的位置:可放入+1價的有機或無機陽離子,例如甲胺(CH3NH3+,簡稱MA)、甲脒(HC(NH2)2+,簡稱FA)或銫離子(Cs+)。

B的位置:可放入+2價的無機金屬陽離子,通常是鉛離子(Pb2+)。

X的位置:可放入-1價的鹵素陰離子,如碘(I–)、溴(Br–)、或氯(Cl–)離子。

由於鈣鈦礦材料在環境中容易降解、影響使用壽命。

研究發現,添加多種有機和無機離子的鈣鈦礦太陽能電池可大幅提升性能和穩定性,因此科學家為了調配出最好的鈣鈦礦材料,加料不手軟,成份也愈來愈複雜。

在眾多複雜鈣鈦礦材料中,包淳偉研究員探討的是 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 ,下標符號y和1-y表示相對含量,如果MA佔60%、FA就是40%,因為MA和FA會競爭同一個位置;同理Br和I亦然。

圖片為鈣鈦礦材料通式ABX3 對應到混合離子鈣鈦礦材料MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 之示意圖。

圖/研之有物問題來了,MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 這個材料這麼複雜,比例要怎麼配比較好呢?「你累積的經驗越多,你就猜得越準」,包淳偉說道。

2016年曾經有國外團隊為了找出離子濃度配方與 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 元件性能的關係,不惜花重本「土法煉鋼」,分別將兩組相對含量7等分(0,1/6,2/6,3/6,4/6,5/6,1),做出49種不同的鈣鈦礦太陽能電池,再去測量光電轉換效率,得出最佳比例為MA2/6FA4/6Pb(Br1/6I5/6)3 。

然而,爲何這樣的濃度配方可以得到最佳元件呢?很遺憾的,實驗團隊由於實驗表徵手段的限制,並不能解答這個重要的基礎問題。

因此,實驗團隊仍然需要學生們焚膏繼晷地爆肝,用試誤法(trialanderror)把最佳配方「踹」(try)出來。

國外團隊為了找到MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 最佳比例,做出49種不同的鈣鈦礦太陽能電池,黃框處即為最佳比例。

左圖為相應濃度的元件外觀,右圖為相應濃度的材料表面微結構。

資料來源/Energy&EnvironmentalScience不過,一直反覆試誤並非好方法,畢竟每做一次實驗就是一次成本。

因此,科學家也設法從理論模擬著手,包淳偉強調「模擬的好處是可以在電腦空間中創造一個最純淨的系統。

」,而原子尺度模擬,更可以達到原子級的解析度,提供許多實驗無法量測的資訊。

要如何模擬一個材料系統?材料科學注重製程(Process)、性質(Property)和結構(Structure)之間的關係。

當我們對結構不夠瞭解時,往往只能透過不同的製程參數,慢慢做出我們想要的性質,可能在失敗多次之後,才能抓到一些訣竅。

理論模擬幫助科學家在做出樣品之前,先建立能量模型,找出能量最低、最穩定的微結構。

當我們了解結構之後,可以避免有問題的製程參數設定,進而得到較好的材料性質。

首先,如果要知道材料性質,有個最精準也最耗時的方法:「第一原理計算」,只用量子力學原理,從頭開始把原子間的作用力和能量計算出來。

因為計算繁瑣,應用上只能模擬1奈米以內(10-9 公尺)的三維材料,抓到數個皮秒(10-12 秒)內的原子狀態,若再往外擴展所耗費的時間和成本難以想像。

相對地,計算材料性質也有省時省力的方法:「分子動力學模擬」,運用古典的牛頓力學,搭配統計力學去計算系統的微觀結構和能量。

分子動力學模擬大約可以模擬100奈米內的三維材料,抓到數個微秒(10-6 秒)內的原子狀態,可模擬的系統尺寸和時間都比第一原理計算要來得多!可惜準確度對於現在化學組成高度複雜的新穎材料而言是一個極大的挑戰。

有沒有一種方法,可以做到又快又準呢?有有有!它就是近年大熱門的「機器學習」!圖/研之有物第一原理計算僅適合用在1奈米以內尺度,計算準確耗時;分子動力學模擬可用於100奈米尺度,計算省時卻不夠精準;透過機器學習建立的神經網路模型,可以快速模擬100奈米尺度的材料,也保留高準確度。

資料來源/包淳偉時間就是金錢,請愛用機器學習!當包淳偉看到2016年國外團隊的 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦研究之後,他認為「結構」這塊還有很多地方可以討論,如果透過理論模擬,先找出最低能量的微結構,或許就能更有效率地探索離子濃度空間,找出決定最佳配方的關鍵要素!由於第一原理計算和分子動力學模擬都不夠好用,包淳偉就將念頭轉到近年熱門的「機器學習」,他和團隊就先從簡單的PbI2 開始,慢慢做到複雜的鈣鈦礦材料。

一開始包淳偉的團隊使用布朗大學開發的原子尺度機器學習套件(AtomisticMachine-learningPackage,AMP)來進行訓練與測試,然而,由於AMP套件性能無法達到預期,包淳偉團隊就走上了自行開發機器學習分子動力學模擬程式的不歸路。

訓練神經網路模型時,包淳偉採用第一原理計算的結果當作機器學習素材,並設計函數進行反饋校正,直到預測的原子能量誤差遠小於熱擾動。

這套神經網路模型如何運作?先輸入原子座標(位置向量 r),再換算成「原子指紋」(特徵向量 G,表示該原子與其他原子之間獨一無二的相對關係),之後透過神經網路,快速輸出整個材料系統的原子能量和作用力。

從輸入到輸出,要模擬原子走一個步階(註1)有多快?假設以2000顆原子的計算量來看,自行開發的機器學習方法只要約0.1秒,第一原理計算則要花費3小時,足足快了十萬倍(註2)!包淳偉與團隊成功訓練出可以模擬複雜鈣鈦礦材料系統的神經網路模型。

資料來源/包淳偉此神經網路模型可以準確預測MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的系統能量和受力。

縱軸表示包淳偉團隊的神經網路模型模擬結果,橫軸表示第一原理計算結果。

資料來源/包淳偉AI告訴我們什麼?包淳偉團隊成功訓練出來的神經網路模型,可以在2,000顆原子左右的材料系統上進行數百萬種可能的原子排列採樣,並計算出複雜鈣鈦礦材料的最低能量結構,模擬出不同原子在材料中最穩定的位置、它們的振動,以及它們受到擠壓時會怎麼跑。

多虧了神經網路的快速計算,即使是 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 這麼複雜的系統也能處理,跑了將近1百萬次結構模擬,得出不同成份比例下81種最低能量的微結構(如下圖),這是第一原理計算絕對跑不出來的成果。

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的最低能量原子結構,縱軸y為MA濃度(CMA,從MA0-FA1到MA1-FA0),橫軸x為Br濃度(CBr,從Br0-I1 到Br1-I0),各自9等分。

為求圖片簡潔,省略x,y=0或1的結構圖。

資料來源/包淳偉找出系統最低能量的原子組態還不夠,包淳偉團隊想要進一步檢驗鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 是否能穩定地保持混合狀態,因此計算不同濃度成份下的離子混合能Emix(如下圖)。

混合能是負的,表示系統會傾向混合在一起,這也是材料學家想要的微結構,系統會維持單一固溶相,原子和原子之間「和平共處」。

混合能是正的,表示系統會傾向分離成不同成分的「相」(Phase),材料不能保持穩定的混合狀態,會析出相異固溶相,產生許多缺陷。

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料的混合能Emix分布,藍色表示混合能為負(維持單一固溶相),紅色表示混合能為正(析出相異固溶相),可以看到Br和MA濃度高的時候,容易析出化合物。

其中,縱軸y為MA濃度(CMA),橫軸x為Br濃度(CBr)。

資料來源/包淳偉從 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 混合能分布初步來看,Br濃度(CBr)或MA濃度(CMA)越高的時候,混合能就越高,系統越容易析出相異的固溶相。

除了混合能之外,研究團隊更進一步檢驗了不同濃度成份下的其他結構參數,例如短程有序參數αA-B(正值表示A-B析出;負值表示A-B混合)、晶格扭曲ηs(shearstrain)與晶格畸變ηv(volumetricstrain),觀察析出化合物時,是否真的會改變晶格的幾何結構。

為了將模擬結果和實際情況對照,包淳偉再將模擬出來的結構以第一原理計算出不同濃度成份下的材料能隙(Eg),以及用內差法比對2016年國外團隊的實驗數據,得出不同濃度成份下的元件短路電流(Jsc)和光電轉換效率(powerconversionefficiency,PCE)。

有了這些關鍵數據,我們終於可以完成鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 優化製程參數的最後一哩路!鈣鈦礦材料設計最佳化!還記得我們一開始跑模擬的目標嗎?幫助研究團隊在花大錢做實驗之前,先找出最穩定的結構,從結構參數回推好的製程參數,進而得到較好的材料性質。

那麼要如何把這麼多參數的相關性一網打盡呢?有個好工具叫「皮爾森相關性矩陣」(Pearsoncorrelationmatrix)。

MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 鈣鈦礦材料透過機器學習方法模擬之後,計算出性質參數(Eg、Jsc、PCE)、結構參數(Emix、α、ηs、ηv)與製程參數(CMA、CBr)與之間的相關性。

其中,r為相關係數,紅色正值表示兩者正相關,藍色負值表示兩者負相關。

資料來源/包淳偉上圖的矩陣整合了結構參數、製程參數與性質參數的相關性。

這張表格要怎麼解讀呢?首先看結構參數,混合能(Emix)越高,晶格扭曲(ηs)程度越大,MA和FA不互溶,Br和I也不互溶,鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 不能保持穩定的混合狀態。

再來看製程參數和結構參數,Br的濃度(CBr)和MA的濃度(CMA)越高,晶格扭曲明顯增加,使得混合能越高。

尤其是Br,Br加得越多,MA和FA不互溶,Br和I也不互溶,容易析出其他固體相,在材料中引入缺陷。

最後看性質參數與結構參數,會發現混合能越高,光電轉換效率(PCE)和元件短路電流(Jsc)越差。

因此,如果要提升光電轉換效率,必須降低Br和MA的摻雜濃度來減少晶格扭曲,以降低混合能,使得MA和FA,Br和I都能充分混合,讓析出物和缺陷減少。

使電流傳輸時不會受到材料缺陷或晶界的阻礙,光電轉換效率才會好。

要做出好的鈣鈦礦材料MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 必要條件之一:「降低Br和MA的摻雜濃度,盡量讓材料維持單一固溶相」。

這就是理論模擬的科學力量,預先評估一款材料設定的製程參數好不好。

如果要透過實驗方法窮舉出上述的最佳化原則,不僅金錢花費巨大,時間成本也相當高。

包淳偉與研究團隊透過近年熱門的機器學習技術,建立了模擬材料系統的神經網路模型,因為神經網路快速運算的特性,大幅降低花費時間和成本,並且模擬結果相當準確。

包淳偉團隊從簡單的化合物模擬開始,終於在2021年成功發表複雜鈣鈦礦材料 MAyFA1−yPb(BrxI1−x)3 的最佳化條件,成果發表在權威期刊《JournalofPhysicalChemistryLetters》。

目前除了繼續改善神經網路模型之外,也開始和其他國外研究團隊合作解決混合複雜元素的材料系統問題,例如高熵合金。

最近包淳偉團隊與香港研究團隊在《自然》期刊發表了一種超彈性高熵合金,而包淳偉團隊也正在使用機器學習輔助原子尺度模擬來研究它有趣的塑性變形性質。

要做出好的材料,結構、製程與性質缺一不可,機器學習輔助的模擬方法可以幫助科學家快速找到最低能量的結構,這是傳統模擬方法無法做到的。

目前除了繼續改善神經網路模型之外,最近包淳偉團隊與香港研究團隊在《自然》期刊發表了一種超彈性高熵合金,而包淳偉團隊也正在使用機器學習輔助的原子尺度模擬來研究它有趣的塑性變形性質。

圖/研之有物註解註1:原子走一個步階的意思是:原子從某個位能井跳到下一個位能井。

註2:此為研究團隊早期模擬MAPbI3 的成果,之後的神經網路模型效率更好。

延伸閱讀機器學習與材料廚神的神祕Recipe應用人工神經網路勢能場研究複雜鈣鈦礦材料微觀結構見微知著─分子模擬的應用AhighlydistortedultraelasticchemicallycomplexElinvaralloyExplorationofthecompositionalspaceformixedleadhalogenperovskitesforhighefficiencysolarcellsIsmachinelearningredefiningtheperovskitesolarcells?MicrostructureMapsofComplexPerovskiteMaterialsfromExtensiveMonteCarloSamplingUsingMachineLearningEnabledEnergyModelMolecularDynamicsSimulationforAll數感宇宙探索課程,現正募資中!相關標籤:光電轉換效率太陽能發電材料科學機器學習皮爾森相關性矩陣鈣鈦礦熱門標籤:大麻量子力學CT值女科學家後遺症文章難易度剛好太難所有討論 1登入與大家一起討論#1samlin-case2022/06/11回覆高知識份子的疫苗猶豫,也來自於科學研究的可怕,實驗數據是可被「人為篩選」(研博的應該可以理解),更可被「人為隱藏」(隱性的特殊案例),這兩個人為的重大問題,是疫苗猶豫的最根本來源。

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