全无机钙钛矿涂层TiO2纳米螺旋体的手性光学特性的多模态深度学习优化，以及逆向设计方法在有机手性发光体中的应用

《Nature Communications》：Multimodal deep-learning optimization of chiroptical properties in all-inorganic perovskite-coated TiO2 nanohelices and inverse-design transfer to organic chiral luminophores

　　

摘要

圆偏振发光（CPL）在开发先进的光子显示器、量子通信、生物成像和手性传感方面受到了越来越多的关注。全无机手性发光体在热稳定性、环境耐受性和设备兼容性方面优于有机或有机-无机杂化发光体，但其制备难度较大且发光不对称因子（g_lum?g_lum通常用于评估CPL的圆偏振纯度。在本研究中，手性TiO₂纳米螺旋（NHs）作为手性模板，通过共形涂覆由铯铅溴化物组成的非手性钙钛矿发光体，形成了全无机手性核壳纳米发光体。TiO₂纳米螺旋向钙钛矿传递手性特性是产生CPL的原因。由于实验条件复杂且受多种因素影响，通过手动优化制备工艺，我们实现了g_lum?=?0.2。为了进一步提高g_lum，我们开发了OptiCPL这一基于多模态深度学习的框架，该框架整合了光谱和形态特征，通过模型预测和实验验证将g_lum从0.20提升至0.35。此外，OptiCPL模型还可应用于基于聚合物F8BT的手性有机发光体，使其g_lum达到0.87。这项工作建立了一种协同的手性核壳制备方法，并提供了一种可转移的深度学习框架，用于设计高g_lum的CPL材料。