生产由硅制成的传统太阳能电池非常耗能。最重要的是，它们是刚性且易碎的。另一方面，有机半导体材料是柔性且轻质的中国建材网cnprofit.com。如果仅它们的效率和稳定性与传统电池一样，它们将是一个有前途的选择。

慕尼黑工业大学理论化学教授Karsten Reuter与他的团队一起寻找用于光伏应用以及显示器和发光二极管OLED的新型物质。研究人员将目光投向了基于碳原子框架的有机化合物。

未来电子产品的竞争者

根据它们的结构和组成，这些分子以及由它们形成的材料显示出各种各样的物理特性，为未来的电子学提供了许多有希望的候选者。

Reuter说：“迄今为止，一个主要的问题一直在追踪它们：在实验室中合成，测试和优化新材料需要数周至数月的时间。” “使用计算筛选，我们可以极大地加快这一过程。”

代替试管的计算机

研究人员既不需要试管，也不需要本生灯头来寻找有前途的有机半导体。他和他的团队使用功能强大的计算机来分析现有数据库。这种对关系和模式的虚拟搜索被称为数据挖掘。

该项目负责人PD Harald Oberhofer博士说：“知道您要寻找的内容对于数据挖掘至关重要。” “在我们的例子中，它是电导率。例如，高电导率可确保在太阳光激发分子时光伏电池中有大量电流流动。”

算法识别关键参数

使用他的算法，他可以搜索非常具体的物理参数：一个重要的参数是例如“耦合参数”。它越大，电子从一个分子移动到另一个分子的速度就越快。

另一个参数是“重组能量”：它定义了分子在电荷转移后使其结构适应新电荷的成本—所需的能量越少，电导率越好。

研究小组使用该算法分析了64,000种有机化合物的结构数据，并将其分组。结果：碳基分子骨架和“官能团”（即侧向连接到中心骨架的化合物）都决定性地影响电导率。

使用人工智能识别分子

这些簇突出了有利于电荷传输的结构框架和功能组，使其特别适合于电子元件的开发。

“我们现在不仅可以用来预测分子的性质，还可以利用人工智能来设计新的化合物，这些化合物的结构框架和官能团都具有很好的导电性，”路透解释说。