（一）光伏效应的量子热机模型及量子效率的物理调控

抑制光电转换过程中效率的各种逆向机制，是实现光伏器件低成本、大规模应用的关键。为光伏效应现象建立量子热机模型、开展由偶极-偶极作用诱导的干涉效应、非局域的量子态、量子干涉产生的暗态、热涨落等综合系统因素对激子输运过程辐射复合的优化调控和算法研究。探索量子光伏器件效应，如粒径尺寸效应、隧道效应、表面效应、多激子效应和带隙等系统因素对光电转换影响的新量子现象；力争对未来量子器件、量子态操纵和纳米机械等潜在技术发展提出新概念和新思想。

（二）基于机器学习的光合激发能转移理论架构及应用研究

理解捕光复合物中激发能传递特性与量子物理之间的关系，在包括下一代光伏技术开发在内的许多应用中都具有重大意义。拟为光合作用过程建立一个开放量子系统模型，开展介观光学过程、输运过程精确描述以及微纳结构中光子与声子相互作用新机制，揭示影响光生载流子输运效率的各种物理机制。

（三）基于机器学习的量子材料性能及反向设计研究 

基于机器学习的算法开展量子调控、纳米结构与物理、凝聚态理论与计算物理研究。拟从量子输运的微观调控、量子霍尔效应、凝聚态物理中的拓扑效应、关联电子现象、低维电子气的量子行为、自旋电子学、异质结构物性等原始数据中开展机器学习算法研究，提取物理定律，开展新的物理范式研究。