今天，我们为大家解析的是澳大利亚国立大学博士研究项目。
“Artificial Intelligence for Photovoltaics (fully funded)”
学校及专业介绍
学校概况
Australian National University（ANU）坐落于澳大利亚堪培拉，是澳大利亚顶尖研究型大学，2026年QS世界排名第32位。该校以科研实力见长，尤其在清洁能源、人工智能、材料科学等领域处于全球领先地位，聚焦解决气候变化、能源转型等全球性“棘手问题”。ANU依托雄厚的科研经费与顶尖设施，推动跨学科研究，其能源领域研究更是紧扣“2050年前实现净零排放”的目标，为相关学科发展提供了坚实支撑，吸引着全球顶尖人才前来深造。
院系介绍
本项目隶属于ANU School of Engineering，该学院秉持跨学科理念，汇聚了多元背景的科研人员，突破传统工程领域边界，以系统思维推动前沿研究。其核心研究方向涵盖可再生能源、航空航天、信息信号处理、电化学系统等，其中清洁能源研究是重点领域之一，依托ANU Centre for Energy Systems等平台，加速全社会脱碳进程。学院配备世界一流的实验与计算设施，同时与全球多所顶尖高校、科研机构建立深度合作，为研究生提供了广阔的学术交流与科研实践空间。
招生专业介绍
本项目为光伏人工智能方向全奖PhD项目，隶属于AI、能源技术与半导体交叉领域，核心聚焦基于物理的人工智能在钙钛矿光伏中的应用。
项目依托ANU在钙钛矿光伏领域的世界领先成果（已实现世界纪录级太阳能电池），融合机器学习、计算化学、计算物理等多学科技术，致力于解决钙钛矿光伏稳定性不足等核心难题，推动光伏技术从“直觉驱动”向“AI赋能”转型，属于当前能源与AI交叉领域的前沿方向，科研价值与应用前景显著。
申请要求
（一）专业背景要求
- 申请者需具备扎实的计算机科学、计算材料科学或钙钛矿光伏相关背景，熟悉AI与光伏、材料科学交叉领域的基础理论，具备相关科研或实践基础者优先，尤其青睐有机器学习、计算材料科学相关经验的申请者。
（二）学术成绩要求
- 国际申请者：需毕业于知名高校，且成绩排名位于毕业班级前5%；
- GPA补充要求：GPA低于3.2/4.0的申请者，需通过科研成果证明自身实力，否则不予考虑。
项目理解
本项目的核心定位的是“AI赋能钙钛矿光伏技术突破”，依托ANU现有科研优势，聚焦行业核心痛点，兼具学术前沿性与应用导向性，具体可从三方面解读：
- 项目核心目标明确。钙钛矿光伏作为下一代太阳能技术，具有高效率、低成本等优势，ANU团队已实现该领域世界纪录，但稳定性不足仍是制约其产业化的关键瓶颈。本项目通过融合Physics-based AI与Machine Learning技术，依托校内AiNU AI平台，实现对钙钛矿稳定性的精准控制，推动高效、稳定的钙钛矿太阳能电池的合理设计，破解行业核心难题。
- 科研资源支撑强劲。项目配备顶尖的计算与实验设施，计算方面可依托National Computational Infrastructure（NCI）、高性能工作站及VASP、Gaussian等专业软件；实验方面拥有世界一流的钙钛矿制备与表征实验室、澳大利亚最先进的高通量机器人平台，且可接入ANFF等国家级设施。同时，项目隶属于Australian Centre for Advanced Photovoltaics（ACAP），拥有广泛的国内外合作网络，为科研开展提供了坚实保障。
- 项目价值显著。当前全球能源转型加速，钙钛矿光伏与AI的融合是行业发展重要趋势，项目成果不仅能推动光伏材料发现与器件优化模式的变革，还能为全球太阳能技术产业化提供理论与技术支撑，契合全球净零排放目标。
有话说
结合本项目核心方向（Physics-based AI+Perovskite Photovoltaics），依托当前行业研究空白与技术趋势，提出3个贴合项目框架、具有可操作性的原创研究想法，均基于项目现有基础延伸，不脱离实际科研需求：
- 可解释AI在钙钛矿稳定性预测中的优化研究：当前AI在光伏材料研究中多侧重预测精度，可解释性不足。本研究依托项目Physics-based AI基础，优化现有模型，增强AI预测结果的可解释性，明确AI识别的关键特征与钙钛矿稳定性之间的物理关联，为钙钛矿材料分子设计提供更具针对性的指导，解决“知其然不知其所以然”的行业痛点。
- AI与高通量平台结合的钙钛矿材料高效筛选研究：依托项目现有高通量机器人平台，结合AI算法优化实验设计，实现钙钛矿材料组合的高效筛选，缩短材料研发周期。同时，结合钙钛矿太空应用趋势，重点筛选适配极端环境的高稳定性、轻量化钙钛矿材料，拓展项目研究的应用场景。
- 跨尺度AI模型在钙钛矿器件优化中的应用研究：整合微观（分子结构）、介观（薄膜形态）、宏观（器件性能）多尺度数据，构建跨尺度Physics-based AI模型，实现从材料设计到器件制备的全流程优化，解决当前单尺度模型无法兼顾材料性能与器件效率的问题，推动钙钛矿光伏技术向产业化、规模化发展。
博士背景
Aurora，毕业于澳洲八大太阳能光伏工程博士学位，研究方向聚焦于新型钙钛矿太阳能电池的理论模拟与实验优化。在钙钛矿/硅叠层电池界面物理和缺陷钝化方面取得重要突破。研究成果发表于《Science》和《Advanced Functional Materials》等权威期刊。擅长相关方向的RP撰写辅导。
