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逆設計法を用いた太陽電池アプリケーションのための小さな共役分子の最適化
Optimizing small conjugated molecules for solar-cell applications using an inverse-design method.
PMID: 32682307 DOI: 10.1016/j.jmgm.2020.107654.
抄録
低コストの光起電力デバイスを実現するためには、小さな有機共役分子が重要な要素となる。その一例がシアノピリドン分子である。これらの分子を修飾することで、例えばバックボーンに結合した官能基を最適に選択することで、その特性を向上させることができます。しかし、可能な修飾の数が非常に多いため、最良の性能を持つ分子を特定することは困難である。本研究では、計算逆設計法（PooMa）を用いて、太陽エネルギーハーベスティングにおいて最高の性能を発揮する修飾シアノピリドンに付加された官能基の位置と種類を特定しました。5つの電子記述子に基づくQSPRモデルは、太陽電池の特性を決定するために使用されています。私たちのアプローチは、遺伝的アルゴリズムを用いて、18個（104,976個）の置換シアノピリドン系を含む化学空間を探索し、その中から最適な性能効率（PCE）を持つ20個の分子を予測します。PooMaは、電子的性質の計算に密度-機能的緊密結合（DFTB）法を使用しています。DFTBは、許容できる精度で高速な方法であり、したがって、高価なハードやソフトウェアを使用せずに、通常のデスクトップで使用することができます。本研究では、DFT法とその誘導体であるTD-DFT法を用いて、提案したシステムの詳細な情報を得ることができる。
Small organic conjugated molecules are key elements for low-cost photovoltaic devices. One example is cyanopyridone molecules. By modifying these molecules, for instance through optimally chosen functional groups attached to the backbone, their properties can be improved. However, the very large number of possible modifications makes it difficult to identify the best performing molecules. In the present work, we have used a computational inverse-design approach (PooMa) to identify the positions and types of functional groups attached to a modified cyanopyridone that lead to the best performance in solar-energy harvesting. A QSPR model based on five electronic descriptors has been used to determine the properties of solar cells. Our approach uses a genetic algorithm to search the chemical space containing 18 (104,976) substituted cyanopyridone systems and predicts out of those the best 20 molecules with optimal performance efficiencies (PCE). PooMa uses the Density-Functional Tight-Binding (DFTB) method for calculating the electronic properties. DFTB is a fast method with acceptable accuracy and, therefore, can be used on a normal desktop without expensive hard- or software. In order to get further information about our suggested systems, a DFT method and its derivative TD-DFT are applied.
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