经过大半个世纪的算法模型积累, 以数据科学为基础的机器学习方法, 已经可以适配多项学科的研究需求。在理论与实验积累的数据基础上, 机器学习紧跟各个领域的研究潮流, 推动数据密集型科学研究的发展, 使其成为继“理论”、“计算”、“实验”后引领科学研究的“第四范式”。在材料科学领域, 钙钛矿材料具有构成丰富、带隙可调、发展空间广阔等优势, 但还未在其适用领域内达到环境友好等实用标准。因而基于机器学习探索钙钛矿材料及其应用, 不仅可以加速新型钙钛矿材料的发现, 而且可以探究钙钛矿材料种种优异性能与其物理化学特征之间的关联, 为发展环境友好型高性能钙钛矿器件提供指导。在此总结了机器学习结合钙钛矿材料的研究优势与研究流程, 综述了机器学习在钙钛矿材料性质与器件探索方面的研究进展, 探讨了当下面临的研究困境和挑战, 展望了未来的研究方向和发展趋势。

基于有限元方法（FEM）建立了精确的同轴封装无致冷分布反馈布拉格(DFB)激光器发射组件（TOSA）的热分析模型。对TOSA的热场分布和结温进行模拟和分析，并通过实验验证热学模型的正确性。利用极窄脉冲法测量TOSA的峰值波长随壳温的变化，拟合了壳温与波长的定量关系式。通过实测得到激光器的结温、晶体管形(TO)封装管壳的壳温与热功耗的关系曲线，并同时对不同热功耗下的激光器结温和TO封装管壳的壳温进行模拟，FEM模拟的结果与实测结果十分吻合。根据实测的温度梯度求得激光器组件在不同环境温度下的热阻。所建立的热学模型具有较高的精确性，可以用于TOSA及光收发模块的散热设计。

有机化合物的光活性主要由其能级带隙决定，通过扩展酞菁分子的共轭体系和在大环外围进行拉电子基团修饰，实现了有机小分子材料的近红外发光。合成了一种外围缩合4个1,10啉啡啰啉单元的氮杂酞菁，并制备了溶液沉积薄膜样品。实验测得分子的最大吸收波长达到1 μm以上，光致发光(PL)波长则达到了1.3 μm波段，这是重要的光通信窗口波长。进行了电化学循环伏安测试，计算得到氮杂酞菁的带隙为1.1 eV，这一窄带隙能级结构进一步验证了其近红外光活性。为开发有机近红外光学材料提供了新的思路和实验数据。

在高速通信中应准确分析激光器高频调制响应需要计及寄生网络的影响。推导了激光器测试系统散射参数与本征响应传输函数之间的关系,提出用激光器散射参数扣除求取激光器本征响应和模拟激光器整体小信号调制响应的新方法。结合激光器的等效电路和速率方程分析,避免了单独测量寄生网络和估计有源区电路参数。对法布里珀罗型激光器样品测试发现,仿真与实验的结果吻合。这一模拟方法简便快捷,准确性好。

提出了一种精确测量半导体激光器结温的方法。由于激光器的热容很小,因此采用脉冲注入的方法可以显著减小激光器的温升。研究了脉冲电流注入下激光器的激射波长随环境温度的变化规律,通过实验研究得到电流脉冲宽度和周期与激射波长的关系,理论分析得到的定量关系式与实验结果十分吻合。在此基础上得到了精确测量激光器结温的最佳脉冲参数,即脉宽为10 ns,脉冲周期为10 μs。并且确定了激光器结温与激射波长的定量关系式,波长随温度的漂移系数为0.0728 nm/K。这种方法避免了电学测量法中的结电压波形过冲,测量精度明显优于后者,同时也可以方便地测量封装好的激光器组件的温度特性。

提出了一种高速光探测器封装优化设计的新方法。首先用矢量网络分析仪对封装寄生参量和探测器芯片进行准确测量,研究了探测芯片的本征参量与封装寄生参量之间的谐振现象,然后合理利用这种谐振效应对芯片的频率响应特性进行有效补偿。理论分析和实验结果都证明优化封装后器件的频率响应带宽超过了芯片的响应带宽。该方法不需要另加其它元件,而仅仅利用光电器件封装过程中必不可少的金丝所带来的寄生电感,就达到了改善器件频率响应特性的目的。

为了克服用共面探针测量光探测器芯片的高频特性对电极结构的限制,提出了一种精确测量光探测器芯片的阻抗和频率响应的新方法。对于任意电极结构的探测器芯片,首先把芯片与测试夹具连接,通过一系列的校准和测量,可以得到夹具的S参数,进而利用微波理论扣除整个测试夹具的影响,得到探测器芯片的S参数,计算出光探测器的阻抗和频率响应特性。用该方法对P极和N极共面的光探测器芯片的阻抗和频率响应特性进行了测量,并与直接用微波探针测量的结果相比较,验证了该方法在50 MHz～16 GHz的频率范围内的正确性。