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有机半导体光电性质的深度学习研究

DOI：10.1021/acs.jpcc.0c00329 期刊：The Journal of Physical Chemistry C 出版年份：2020 更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要： 有机半导体（OSC）光电性质的原子级建模需要进行大量激发态电子结构计算，这对许多OSC应用而言是计算量巨大的挑战。本研究倡导采用深度学习解决该问题，并证明最先进的深度神经网络（DNN）能准确预测一类重要有机半导体——寡聚噻吩（OT）的多种电子性质，包括其HOMO和LUMO能级、激发态能量及相关跃迁偶极矩。在测试的DNN中，SchNet对不同尺寸OT表现出最佳性能，平均预测误差范围为20-80meV。研究表明SchNet始终优于浅层前馈神经网络，尤其在处理大分子或训练数据有限等困难情况时优势明显。我们进一步证实SchNet可准确预测跃迁偶极矩（此任务此前被认为前馈神经网络难以完成），并将部分OT构型跃迁偶极预测的较大误差归因于其激发态的电荷转移特性。最后通过模拟二氯甲烷中OT的紫外-可见吸收光谱验证了SchNet的有效性，计算光谱与实验光谱吻合良好。
作者： Chengqiang Lu，Qi Liu，Qiming Sun，Chang-Yu Hsieh，Shengyu Zhang，Liang Shi，Chee-Kong Lee
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

研究利用深度学习准确预测低聚噻吩（OTs）的各种电子性质，包括其HOMO和LUMO能量、激发态能量及相关跃迁偶极矩，以解决有机半导体光电性质建模的计算难题。

研究成果

深度学习方法，尤其是SchNet，能够以与TDDFT相当的精度预测有机太阳能电池（OSCs）的电子特性。即使分子尺寸增大，SchNet仍能保持卓越性能，在处理大分子或训练数据有限等困难情况时尤其优于浅层前馈神经网络。该研究表明，SchNet在模拟OSCs激子动力学方面具有应用前景，并为电子光谱的常规计算开辟了道路。

研究不足

跃迁偶极预测的准确性可能受到激发态电荷转移特性的影响。训练深度神经网络的计算成本较高，需要昂贵的硬件和较长的训练时间。

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