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Harvard Clean Energy Project

article traduit par Ryzen

Le cadre du projet Harvard Clean Energy permet d'évaluer le calcul de structures candidates pour les matériaux électroniques organiques - en particulier le photovoltaïque - à une échelle sans précédent. Nous rapportons les composés les plus prometteurs qui ont émergé après étude de 2,3 millions de sujets moléculaires au moyen de 150 millions de calculs basés sur la théorie fonctionnelle de la densité. Nos meilleurs candidats sont analysés quant à leur composition structurelle afin d'identifier les éléments importants et d'extraire les règles de conception des matériaux efficaces. Une base de données en ligne des résultats est mis à la disposition de la communauté.

I. Introduction

Les cellules solaires organiques sont une technologie prometteuse pour  l'utilisation peu coûteuse et polyvalente de l'énergie solaire. Le développement traditionnel des nouveaux matériaux photovoltaïque organique  (OPV ) repose principalement sur ​​l'intuition empirique ou d'expériences avec certaines familles de composés. Une nouvelle idée de conception est généralement suivie d'une synthèse, la caractérisation et l'optimisation du dispositif d'un prototype. Les résultats obtenus sont utilisés comme rétroaction pour la re- conception et l'amélioration du candidat d'origine. Cette approche peut entraîner un cycle prolongé itératif , qui peut ou non conduire à un matériau utile à la fin. Seul  un petit nombre de structures peut ainsi être testés ; l'espace chimique  exploré est donc très limité , et le progrès tend à être lent. Ces limitations, les coûts et le risque élevé d'échec conduisent à l'idée d'une présélection à haut rendement virtuel de composés candidats potentiels. Cette  approche est conçue pour faciliter un processus de développement  accéléré en montrant que les efforts peuvent être axés sur des pistes prometteuses tandis que ceux qui le sont moins peuvent être exclus dès le début. En outre, l'enquête de domaines inexplorés de l'espace moléculaire peut  révéler des classes de composés avec des propriétés nouvelles et  inattendues. Cette notion est inspirée par la découverte des fullerènes et des nanotubes de carbone, et l' impact qu'ils ont eu sur les matériaux. Dans un article récent , nous avons introduit le Harvard Clean Energy
Project (CEP) , un cadre automatisé, à haut rendement  pour l'étude à grande échelle de matériaux moléculaires. Il est conçu et mis en œuvre pour identifier des composés principaux, en particulier des semi-conducteurs organiques pour des applications photovoltaïques. Le CEP utilise les premiers principes théorique de la structure électronique (complétée par des techniques de chimio / matériaux informatique et l'apprentissage automatique) pour caractériser des millions de sujets moléculaires et d'évaluer leur potentiel.  L'énorme quantité de temps de calcul requis pour cette recherche est assuré par le calcul distribué volontaire avec le WCG d'IBM. Nous notons que Hutchison et ses collaborateurs ont procédé à un dépistage de calcul similaire, et que d'autres études des candidats OPV ont été signalés dans différentes documentations. Des initiatives de grande envergure telles que celles de  Ceder , Curtarolo , Jacobsen, Nørskov et Zunger ont réussi à explorer  l'espace des matériaux semi-conducteurs inorganiques. Dans la section II A, nous donnons un aperçu de notre procédure de dépistage, le traitement des données, et l'état actuel du projet. La section II B décrit notre évaluation des candidats par le biais du modèle Scharber et le classement qui en résulte. Dans la section II C, nous discutons des candidats les mieux classés à  partir d'un point de vue empirique, et dans la section II D, nous identifions les tendances structurelles de prévalence basée sur une analyse statistique. Nous étudions la corrélation entre ces modèles et la performance des candidats prédit plus en détail dans la section II E. Nos résultats sont  résumés dans la section III.

 

Conclusion

Nous  pouvons conclure que le projet Harvard Clean Energy Project aves ses premier principes quantiques de  caractérisation chimique de composés candidats et son approche avec un grand volume de données, fournit un cadre pour le développement rationnel , systématique  et accéléré des nouveaux matériaux électroniques organiques. Nous  présentons les meilleurs candidats qui sont apparues après avoir enquêté sur 2,3 millions de sujets moléculaires et effectuer 150  millions de calculs DFT . En  analysant ces derniers et le bassin de candidats dans son intégralité ,  nous avons identifié des blocs de construction tels que Thiadiazoles et  silaindenes, qui sont liés à l'alignement de niveau d'énergie idéale  pour les matériaux OPV haute performance. Par conséquent , ceux-ci présentent un intérêt particulier pour la  conception de matériaux futurs , tandis que des sujets moins  prometteurs ne peuvent pas être pris en compte dans les recherches futures. Ces  idées vont aider à la transition entre une approche de dépistage de masse vers la conception active et l'ingénierie de nouveaux  matériaux moléculaires. Dans les publications à venir, nous allons discuter d'autres corrélations entre les principaux candidats et leurs caractéristiques topologiques et physico-chimiques. Nous allons utiliser nos perspectives sur les relations structure-propriété sous-jacente à la création de bibliothèques de dépistage de deuxième génération et comme point de départ pour la construction de nouveaux candidats via des algorithmes génétiques. En plus d'élargir et d'améliorer notre caractérisation du candidat et sa capacité d'analyse des données, nous allons également utiliser d'autres modèles de performance de OPV afin de faire progresser la qualité et la robustesse de nos prévisions. Enfin, nous allons généraliser notre travail de matériaux pour les dispositifs multi-jonction. Dans l'esprit de la science ouverte, nous avons mis la base de données à la disposition du public et nous espérons que d'autres groupes de recherche utiliseront les données publiées pour leurs propres activités scientifiques.

traduction complète de l'article ici harvard clean News