生產(chǎn)由硅制成的傳統(tǒng)太陽能電池是非常耗能的。最重要的是，它們僵硬而脆弱。另一方面，有機(jī)半導(dǎo)體材料是柔性和輕質(zhì)的。如果只有它們的效率和穩(wěn)定性與傳統(tǒng)細(xì)胞相當(dāng)，它們將是一種很有前景的替代品。

慕尼黑工業(yè)大學(xué)理論化學(xué)教授Karsten Reuter與他的團(tuán)隊(duì)一起，正在尋找用于光伏應(yīng)用，以及顯示器和發(fā)光二極管 - OLED的新型物質(zhì)。研究人員將目光瞄準(zhǔn)了建立在碳原子框架上的有機(jī)化合物。

未來電子產(chǎn)品的競(jìng)爭者

取決于它們的結(jié)構(gòu)和組成，這些分子和由它們形成的材料顯示出各種各樣的物理性質(zhì)，為未來的電子學(xué)提供了許多有希望的候選物。

“到目前為止，一個(gè)主要問題一直是追蹤它們：在實(shí)驗(yàn)室中合成，測(cè)試和優(yōu)化新材料需要數(shù)周到數(shù)月的時(shí)間，”路透社說。“使用計(jì)算篩選，我們可以極大地加速這一過程。”

計(jì)算機(jī)而不是試管

研究人員既不需要試管也不需要本生燃燒器來尋找有前途的有機(jī)半導(dǎo)體。他和他的團(tuán)隊(duì)使用功能強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)分析現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫。這種關(guān)系和模式的虛擬搜索稱為數(shù)據(jù)挖掘。

“了解你所尋找的東西在數(shù)據(jù)挖掘中至關(guān)重要，”該項(xiàng)目負(fù)責(zé)人PD Harald Oberhofer博士說。“在我們的例子中，它是導(dǎo)電性。例如，高導(dǎo)電性可確保當(dāng)太陽光激發(fā)分子時(shí)，大量電流在光伏電池中流動(dòng)。”

算法識(shí)別關(guān)鍵參數(shù)

使用他的算法，他可以搜索非常具體的物理參數(shù)：例如，一個(gè)重要的參數(shù)是“耦合參數(shù)”。它越大，電子從一個(gè)分子移動(dòng)到下一個(gè)分子的速度越快。

另一個(gè)參數(shù)是“重組能量”：它定義了分子在電荷轉(zhuǎn)移后使其結(jié)構(gòu)適應(yīng)新電荷的成本 - 所需能量越少，電導(dǎo)率越好。

研究小組使用算法分析了64,000種有機(jī)化合物的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，并將它們分組成簇。結(jié)果：碳基分子骨架和“官能團(tuán)”，即橫向連接到中心骨架的化合物，都決定性地影響電導(dǎo)率。

使用人工智能識(shí)別分子

集群突出了促進(jìn)有利電荷傳輸?shù)慕Y(jié)構(gòu)框架和功能組，使其特別適合電子元件的開發(fā)。

“我們現(xiàn)在可以使用它來預(yù)測(cè)分子的性質(zhì)，但是使用人工智能我們也可以設(shè)計(jì)新的化合物，其中結(jié)構(gòu)框架和官能團(tuán)都具有非常好的導(dǎo)電性，”Reuter解釋說。