На відміну від деяких трудомістких та складних моделей, нова модель є швидким, простим у використанні
Ключем до розробки більш ефективної та зручноїдля користувача моделі була заміна складних і дорогих в обчислювальному відношенні параметрів, що вимагають квантово-механічних розрахунків, на більш прості і хімічно інтерпретовані дескриптори сигнатур аналізованих молекул. Вони надають важливі дані про найбільш значущих хімічних фрагментах в матеріалах, які впливають на PCE, генеруючи інформацію. Надалі її можна використовувати для розробки поліпшених матеріалів.
Новий підхід може допомогти значно прискоритипроцес розробки більш ефективних сонячних елементів у той час, коли попит на відновлювані джерела енергії та їх важливість для скорочення викидів вуглецю як ніколи високі. Результати були опубліковані у журналі NatureComputational Materials.
Після десятиліть використання кремнію, якийє відносно дорогим і недостатньо гнучким, все більше уваги приділяється органічним фотоелектричним елементам (OPV, organic photovoltaics), які дешевше виробляти, також більш універсальні і прості в утилізації.
Основна проблема полягає в сортуваннівеличезного обсягу потенційно придатних хімічних сполук, які можуть бути синтезовані (адаптовані вченими) для використання в OPV. Дослідники і раніше намагалися використовувати машинне навчання для вирішення цієї проблеми. Однак багато хто з цих моделей забирали багато часу, вимагали значної обчислювальної потужності комп'ютера і їх було важко відтворити. І, що особливо важливо, вони не давали достатнього керівництва вченим-експериментаторам, які працювали над новими пристроями для зеленої енергетики.
Тепер робота, очолювана доктором НастараномМефтахі і професором Сальви Руссо з Університету RMIT, спільно з командою професора Удо Баха з університету Монаш, успішно вирішила багато з цих проблем.
У більшості інших моделей використовуютьсяелектронні дескриптори, які складні, вимагають великих обчислювальних ресурсів і не піддаються хімічній інтерпретації. Це означає, що хімік-експериментатор або вчений не може черпати ідеї з цих моделей для розробки і синтезу матеріалів в лабораторії. Співпраця вчених привело до створення програми BioModeller, яка лягла в основу нової моделі з відкритим вихідним кодом. Використовуючи її, дослідники отримали надійні і передбачувані результати і, серед іншого, визначили кількісні відносини між досліджуваними молекулярними сигнатурами і ефективністю майбутніх пристроїв OPV.
Читати далі
У льодах Антарктиди знайшли невідомих тварин, схожих на губки
Шельф Бранта в Антарктиді руйнується зі швидкістю 5 метрів на добу
Аборти і наука: що буде з дітьми, яких народять