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Beyond Descriptor‐Based AI Design: Sp 2 ‐Hybridized Branched Side Chains Enable Pre‐Aggregation–Driven Seeding Effects in Green‐Solvent‐Processed Organic Solar Cells

播种 材料科学 侧链 成核 有机太阳能电池 化学物理 分子间力 接受者 光伏系统 纳米技术 相(物质) 聚合物太阳能电池 工作(物理) 材料设计 化学工程 水准点(测量) 功能(生物学) 分子间相互作用 聚合物 分子动力学 有机电子学 多孔介质 设计要素和原则
作者
Seokhwan Jeong,Donghoo Won,Zhe Sun,Chihyung Lee,Jaewook Kim,Seunglok Lee,Sangjin Yang,Jieun Kim,Keonho Yoon,Dong Young Kim,Yongjoon Cho,Seung‐Jae Shin,Hee‐Seung Lee,Doo‐Hyun Ko,Changduk Yang
出处
期刊:Advanced Energy Materials [Wiley]
标识
DOI:10.1002/aenm.70967
摘要

ABSTRACT Descriptor‐based artificial intelligence (AI) has emerged as a paradigm for molecular design in organic solar cells (OSCs); however, it inherently overlooks collective effects governed by bond hybridization, intermolecular coupling, and aggregation thermodynamics. Such effects are encoded at the solution stage, where pre‐aggregation of photoactive materials dictates nucleation pathways, phase separation, and molecular ordering during film formation. Herein, we introduce a YBOV non‐fullerene acceptor featuring sp 2 ‐hybridized branched side chains that exhibit an unprecedentedly strong solution‐state pre‐aggregation propensity. This behavior translates into highly ordered solid films with a densely packed crystalline microstructure, enabled by a thermodynamically stabilized core–terminal dimer. As a result, incorporation of YBOV into OSCs not only outperforms the benchmark L8‐BO‐based device, but also confers an effective nucleation seeding‐agent function across diverse host OSC platforms, delivering efficiencies of up to 19.67% via green‐solvent processing by alleviating the intrinsic current–voltage trade‐off. Machine‐learning predictions largely match experimental photovoltaic parameters with a slight upward bias, except for open‐circuit voltage​, which exhibits anomalous behavior driven by pre‐aggregation–driven seeding effects beyond descriptor‐based AI. This work establishes sp 2 ‐hybridized branched side chains as a new molecular design principle, introducing pre‐aggregation‐enabled seeding effects beyond AI prediction and providing a universal strategy for high‐performance OSCs.
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