Moleküldesign mit Quantenchemie und Datenwissenschaften

In einem Datensatz von vier Millionen Cibalackrot-Derivaten werden die ersten Singulett- und Triplett-Anregungsenergien mit maschinellem Lernen auf TDDFT-Niveau ermittelt. Etwa ein Zehntel der Moleküle erfüllten die energetischen Randbedingungen für Singlet-Fission. Um Designprinzipien abzuleiten, wurden die Moleküle mit datenwissenschaftlichen Methoden gruppiert. Wie sich zeigte, steigern insbesondere Substituenten mit positiven mesomeren sowie schwach induktiven Effekten die Singlet-Fission. Die Wellenfunktionsanalyse von insgesamt 500 besonders gut oder schlecht geeigneten Molekülen ließ die Autoren Weber und Mori diese Effekte verstehen. AB

• Comput. Mater. 2022, doi: 10.1038/s41524–022–00860–1

Wissenschaft + Forschung