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卡內基梅隆大學npj Comput. Mater.: 基于機器學習尋找單線態(tài)裂變預測模型

單線態(tài)裂變（SF），即一個單線態(tài)激子轉化為兩個三線態(tài)激子，可以顯著提高太陽能電池的效率。經(jīng)歷SF的分子晶體很少，計算探索可能會加速SF材料的發(fā)現(xiàn)。然而，用多體微擾理論（MBPT）計算分子晶體的激子特性對于大規(guī)模材料篩選是不切實際的。

圖1. 分層篩選工作流程

在此，美國卡內基梅隆大學Noa Marom等人使用確定獨立篩選和稀疏算子（SISSO）機器學習算法來生成計算效率高的模型，該模型可以預測101種多環(huán)芳烴（PAH101）數(shù)據(jù)集的SF的MBPT熱力學驅動力。

其中，SISSO機器學習算法通過結合物理動機的主要特征來生成具有不同復雜程度的模型。隨后，通過交叉驗證的線性回歸選擇最具預測價值的模型。結果顯示，生成的最準確模型產(chǎn)生的訓練集均方根誤差（RMSE）低于0.2 eV，其準確性遠遠超過了人類生成的基于單分子和晶體SF驅動力的DFT估計基準模型。

此外，性能最佳的模型具有近乎完美的分類精度，可用于確定給定材料是否是有前途的SF候選者?；谀Ｐ蜏蚀_性與主要特征評估的計算成本考慮，作者最終提出了一種分層篩選方法來縮小候選池。

圖2. 模型選擇和性能評估

此外，給定材料的不同模型預測之間的差異可以用作不確定性的度量。某種材料的SISSO模型預測的巨大差異可能表明，為了模型再訓練和改進的目的，它應該被選擇用于GW + BSE計算，即使它不是一個有前途的SF候選材料。最后，作者在PAH101數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)了三種以前沒有報道過的潛在有前途的SF材料：BCPP、TBPT 和 DPNP。

研究表明，BCPP具有與并四苯相當?shù)臒崃W驅動力，但電荷轉移（CT）特性顯著降低，表明它可能經(jīng)歷緩慢的單線態(tài)裂變。TBPT和DPNP具有介于并四苯和并五苯之間的熱力學驅動力和高度的單線態(tài)激子CT特性，這表明它們可能比并四苯經(jīng)歷更快的SF，并且比并五苯具有更小的能量損失（更高的能量效率）。BCPP、TBPT和DPNP屬于迄今為止尚未在SF背景下研究過的化學家族，這可能有助于將實驗工作引導到新的方向。

圖3. 三種SF候選材料的晶體結構

Finding predictive models for singlet fission by machine learning, npj Computational Materials 2022. DOI: 10.1038/s41524-022-00758-y

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