A differenza di alcuni modelli complessi e dispendiosi in termini di tempo, il nuovo modello è veloce e facile da usare
La chiave per uno sviluppo più efficiente e di facile utilizzoper l'utente del modello, si trattava della sostituzione di parametri complessi e computazionalmente costosi che richiedevano calcoli di meccanica quantistica con descrittori più semplici e chimicamente interpretabili delle firme delle molecole analizzate. Forniscono dati importanti sulle frazioni chimiche più significative nei materiali che influenzano il PCE generando informazioni. In futuro, può essere utilizzato per sviluppare materiali migliori.
Un nuovo approccio potrebbe contribuire ad accelerare notevolmenteil processo di sviluppo di celle solari più efficienti in un momento in cui la domanda di energia rinnovabile e la sua importanza nella riduzione delle emissioni di carbonio non sono mai state così grandi. I risultati sono stati pubblicati sulla rivista NatureMateriali computazionali.
Dopo decenni di utilizzo del silicio, cheè relativamente costoso e non sufficientemente flessibile, si presta sempre più attenzione alle celle fotovoltaiche organiche (OPV, fotovoltaico organico), che sono più economiche da produrre, anche più versatili e più facili da riciclare.
Il problema principale è l'ordinamentoun'enorme quantità di composti chimici potenzialmente adatti che possono essere sintetizzati (adattati dagli scienziati) per l'uso in OPV. I ricercatori hanno già provato a utilizzare l'apprendimento automatico per risolvere questo problema. Tuttavia, molti di questi modelli richiedevano molto tempo, una notevole potenza di calcolo ed erano difficili da riprodurre. E soprattutto, non hanno fornito indicazioni sufficienti agli scienziati sperimentali che stavano lavorando a nuovi dispositivi per l'energia verde.
Ora il lavoro guidato dal dottor NastaranMeftahi e il professor Salvi Russo della RMIT University, insieme al team del professor Udo Bach della Monash University, hanno risolto con successo molti di questi problemi.
La maggior parte degli altri modelli utilizzadescrittori elettronici complessi, computazionalmente intensivi e che sfidano l'interpretazione chimica. Ciò significa che il chimico o lo scienziato sperimentale non può trarre idee da questi modelli per progettare e sintetizzare i materiali in laboratorio. La collaborazione di scienziati ha portato alla creazione del programma BioModeller, che ha costituito la base di un nuovo modello open source. Usandolo, i ricercatori hanno ottenuto risultati affidabili e prevedibili e, tra le altre cose, hanno quantificato la relazione tra le firme molecolari in studio e l'efficacia dei futuri dispositivi OPV.
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