HM Lab 

From Liquids to Electronics: Solution-Processed Semiconductors and Devices

高通量智能实验平台 | 复杂半导体与器件课题组

       新材料是科技革命的物质基础。人类对新材料的开发已经从简单材料，如铜、硅等，逐渐过渡到了种类繁多的多元、多相复杂材料体系，如高熵合金、钇钡铜氧超导体等。逐一试错、逐一优化的传统实验方法已难以有效开发海量的新型复杂功能材料；因此，发展全新的材料器件研发模式已迫在眉睫。

       课题组主要从事“高通量实验+机器学习”智能实验平台的开发及半导体应用研究，其中高通量实验可实现对复杂材料及器件的制备和表征，而机器学习则提供了材料器件学的大数据实时分析、优化和解读能力。高通量实验的核心手段包括自动化多通道移液系统，自动化滴涂/旋涂方法、自动化荧光、UV-vis-IR吸收谱、自动化光电检测和稳定性表征等；机器学习的核心手段包括基于Expectation-Maximization算法的谱学分析，基于Gaussian-Process-Regression算法的全域优化，基于Decision-Tree及其衍生算法的模型建立，以及SHAP模型解读等。半导体应用包括钙钛矿薄膜太阳能电池、特异性分子传感芯片、重构光谱仪等器件研究。

研究手段

基于高速移液系统的高通量溶液加工技术 | 基于旋涂和滴凃的高通量薄膜制备技术

自主开发的高通量谱学表征技术及分析方法 | 自主构建机器学习框架及模型解读器

电子元器件

薄膜太阳能电池 | 特异分子传感器 | 光电探测器

招生招聘  课题组依托于电子薄膜与集成器件国家重点实验室，招收数据挖掘、信号拟合、概率统计、机器学习、自动化、光学仪器、材料物理、光电器件等相关专业的硕/博士生、博士后和专职科研人员；工作地址：四川省成都市西源大道2006号，电子科技大学（清水河校区）