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Vorhersagen aus Hochdurchsatzstudien

Von Wiley-VCH zur Verfügung gestellt

Sollen Materialien mit bestimmten Eigenschaften entwickelt werden, etwa Katalysatoren oder Solarzellen, ist es schwierig, die optimale Kombination dieser Eigenschaften zu finden. Automatisierte quantenchemische Rechnungen helfen dabei, Kandidaten zu identifizieren. Damit ergänzen sie die experimentelle Arbeit und erschließen sogar ganze Materialklassen.

Bei quantenchemischen Hochdurchsatzstudien1,2) sind zunächst die Eigenschaften zu identifizieren, die für die jeweilige Anwendung wichtig sind. Dann sind physikalische Größen, die Deskriptoren, festzulegen. Sie beschreiben die Eigenschaften, die sich zuverlässig und in vertretbarer Zeit berechnen lassen. Ist etwa ein gutes Halbleitermaterial gesucht, sind Größe der Bandlücke sowie Beweglichkeit der Elektronen und Löcher aus dichtefunktionaltheoretischen Rechnungen die Deskriptoren.

Die zu berechnenden Größen werden dann so sortiert, dass die schnellste Berechnung oder eine Datenbankabfrage am Beginn der Hochdurchsatzstudie stehen (Abbildung 1a). Um möglichst viele Materialien in diesem Schritt zu untersuchen, werden dabei häufig Abstriche bei der Genauigkeit gemacht.

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