시간이 많이 걸리고 복잡한 일부 모델과 달리 새 모델은 빠르고 사용하기 쉽습니다
보다 효율적이고 사용자 친화적 인 개발의 핵심모델 사용자에게는 양자 역학적 계산이 필요한 복잡하고 계산 비용이 많이 드는 매개 변수를 분석 된 분자의 시그니처에 대한 더 간단하고 화학적으로 해석 가능한 설명 자로 대체하는 것이 었습니다. 그들은 정보를 생성함으로써 PCE에 영향을 미치는 물질의 가장 중요한 화학적 부분에 대한 중요한 데이터를 제공합니다. 앞으로는 개선 된 재료를 개발하는 데 사용할 수 있습니다.
새로운 접근 방식은 속도를 크게 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.재생 에너지에 대한 수요와 탄소 배출 감소에 대한 중요성이 그 어느 때보다 커지는 시대에 더욱 효율적인 태양전지를 개발하는 과정입니다. 연구 결과는 네이처 저널에 게재됐다.계산 자료.
수십 년 동안 실리콘을 사용한 끝에상대적으로 비싸고 유연성이 충분하지 않기 때문에 생산 비용이 저렴하고 다용도이며 재활용이 더 쉬운 유기 광전지(OPV, 유기 광전지)에 점점 더 많은 관심이 쏠리고 있습니다.
주요 문제는 정렬입니다.OPV에 사용하기 위해 합성 (과학자에 의해 조정 됨) 될 수있는 잠재적으로 적합한 엄청난 양의 화합물. 연구원들은 이전에이 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 사용하려고 시도했습니다. 그러나 이러한 모델 중 상당수는 시간이 많이 걸리고 상당한 컴퓨팅 성능이 필요했으며 재현하기가 어려웠습니다. 그리고 결정적으로 그들은 녹색 에너지를위한 새로운 장치를 연구하는 실험 과학자들에게 충분한 지침을 제공하지 않았습니다.
이제 Nastaran 박사가 이끄는 작업RMIT 대학의 Meftahi와 Salvi Russo 교수는 Monash 대학의 Udo Bach 교수 팀과 함께 이러한 많은 문제를 성공적으로 해결했습니다.
대부분의 다른 모델은복잡하고 계산 집약적이며 화학적 해석을 거부하는 전자 설명자. 이것은 실험 화학자 또는 과학자가 이러한 모델에서 아이디어를 끌어내어 실험실에서 재료를 설계하고 합성 할 수 없음을 의미합니다. 과학자들의 협력은 새로운 오픈 소스 모델의 기초를 형성 한 BioModeller 프로그램의 생성으로 이어졌습니다. 이를 사용하여 연구자들은 신뢰할 수 있고 예측 가능한 결과를 얻었으며 무엇보다도 연구중인 분자 서명과 미래 OPV 장치의 효과 사이의 관계를 정량화했습니다.
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