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Inverse Design of Singlet‐Fission Materials with Uncertainty‐Controlled Genetic Optimization

单重态裂变 单重态 化学物理 激发态 激子 裂变 接受者 化学 材料科学 原子物理学 物理 核物理学 量子力学 中子
作者
Luca Schaufelberger,J. Terence Blaskovits,Rubén Laplaza,Kjell Jorner,Clémence Corminbœuf
出处
期刊:Angewandte Chemie [Wiley]
卷期号:64 (3): e202415056-e202415056 被引量:4
标识
DOI:10.1002/anie.202415056
摘要

Abstract Singlet fission has shown potential for boosting the efficiency of solar cells, but the scarcity of suitable molecular materials hinders its implementation. We introduce an uncertainty‐controlled genetic algorithm (ucGA) based on ensemble machine learning predictions from different molecular representations that concurrently optimizes excited state energies, synthesizability, and exciton size for the discovery of singlet fission materials. The ucGA allows us to efficiently explore the chemical space spanned by the reFORMED fragment database, which consists of 45,000 cores and 5,000 substituents derived from crystallographic structures assembled in the FORMED repository. Running the ucGA in an exploitative setup performs local optimization on variations of known singlet fission scaffolds, such as acenes. In an explorative mode, hitherto unknown candidates displaying excellent excited state properties for singlet fission are generated. We suggest a class of heteroatom‐rich mesoionic compounds as acceptors for charge‐transfer mediated singlet fission. When included in larger donor‐acceptor systems, these units exhibit localization of the triplet state, favorable diradicaloid character and suitable triplet energies for exciton injection into semiconductor solar cells.
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