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Enregistrement W4392858753 · doi:10.1021/acs.jpca.3c06357

Ultrafast Computational Screening of Molecules with Inverted Singlet–Triplet Energy Gaps Using the Pariser–Parr–Pople Semiempirical Quantum Chemistry Method

2024· article· en· W4392858753 sur OpenAlexafffund
Kjell Jorner, Robert Pollice, Cyrille Lavigne, Alán Aspuru‐Guzik

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry A · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOrganic Light-Emitting Diodes Research
Établissements canadiensVector InstituteCanadian Institute for Advanced ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence FundVetenskapsrådetUniversity of TorontoCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésExcited stateOLEDSinglet stateMoleculeQuantumSinglet fissionQuantum chemistryChemistryUltrashort pulseDiodeComputational chemistryNanotechnologyMaterials scienceAtomic physicsPhysicsQuantum mechanicsOptoelectronicsSupramolecular chemistryLaser

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecules with an inverted energy gap between their first singlet and triplet excited states have promising applications in the next generation of organic light-emitting diode (OLED) materials. Unfortunately, such molecules are rare, and only a handful of examples are currently known. High-throughput virtual screening could assist in finding novel classes of these molecules, but current efforts are hampered by the high computational cost of the required quantum chemical methods. We present a method based on the semiempirical Pariser-Parr-Pople theory augmented by perturbation theory and show that it reproduces inverted gaps at a fraction of the cost of currently employed excited-state calculations. Our study paves the way for ultrahigh-throughput virtual screening and inverse design to accelerate the discovery and development of this new generation of OLED materials.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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