Comparative analysis of GFN methods in geometry optimization of small organic semiconductor molecules: A DFT benchmarking study
Notice bibliographique
Résumé
This study benchmarks the GFN family of semi-empirical meth- ods (GFN1- x TB, GFN2- x TB, GFN0- x TB, and GFN-FF) against density functional theory (DFT) for the evaluation of opti- mized molecular geometries and electronic properties of small organic semiconductor molecules. This work offers a sys- tematic assessment of these computationally efficient quan- tum chemical methods and their accuracy-cost profiles when applied to a challenging class of systems, characterized, for instance, by extended π -conjugation, conformational flexi- bility, and sensitivity of properties to subtle structural changes. Two datasets are evaluated: a QM9-derived subset of small organic molecules and the Harvard Clean Energy Project (CEP) database of extended π -systems relevant to organic photo- voltaics. Structural agreement is quantified using heavy-atom RMSD, equilibrium rotational constants, bond lengths, and angles, while electronic property prediction is assessed via HOMO–LUMO energy gaps. Computational efficiency is as- sessed via CPU time and scaling behavior. GFN1- x TBand GFN2- x TBdemonstrate the highest structural fidelity, while GFN-FFoffers an optimal balance between accuracy and speed, particularly for larger systems. The results indicate that GFN- based methods are suitable for high-throughput molecular screening of small organic semiconductors, with the choice of method depending on accuracy-cost trade-offs. The find- ings support the deployment of GFN approaches in compu- tational pipelines for the discovery of organic electronics and materials, providing information on their strengths and limi- tations relative to established DFT methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».