Científicos del Laboratorio Nacional Argonne en Chicago, EE.UU., han utilizado técnicas de “machine learning” para identificar los materiales óptimos para las células solares sensibilizadas por colorantes. Comenzando con una lista de más de 10.000 candidatos, la técnica identificó los cinco materiales para síntesis y pruebas que mejor se ajustaban a los parámetros del equipo de investigación.
“Este estudio es particularmente emocionante porque pudimos demostrar el ciclo completo de descubrimiento de materiales basados en datos”, dijo Jacqueline Cole, jefe del grupo de ingeniería molecular del Laboratorio Cavendish de la Universidad de Cambridge del Reino Unido, que colaboró en el proyecto. “La ventaja de este proceso es que elimina el antiguo análisis manual de bases de datos, que implica muchos años de trabajo, y la reduce a unos pocos meses y, en última instancia, a unos pocos días”.
El equipo utilizó el Superordenador Theta del laboratorio de Argonne y trabajó con científicos computacionales para crear un análisis automatizado que empleó técnicas de simulación, minería de datos y aprendizaje automático (machine learning) para compilar datos químicos de revistas científicas relacionadas con miles de candidatos a tintes orgánicos. La técnica de preselección se describe en el documento “Dye‐Sensitized Solar Cells: Design‐to‐Device Approach Affords Panchromatic Co‐Sensitized Solar Cells”) “Células solares sensibilizadas por colorantes: El enfoque de diseño a dispositivo ofrece células solares co-sensibilizadas pancromáticas”), publicado en Advanced Energy Materials.
Proceso de rápida eliminación
La lista inicial estaba compuesta por 9.431 materiales. En una operación que habría enorgullecido a Penelope Garcia de Criminal Minds, los investigadores eliminaron los compuestos organometálicos y las moléculas orgánicas demasiado pequeñas para absorber la luz visible, reduciendo la lista a unos 3.000 materiales.
El siguiente paso fue buscar colorantes que contuvieran componentes que pudieran ser utilizados como “pegamento químico” para anclar los colorantes a soportes de óxido de titanio, y utilizar el superordenador para realizar cálculos de estructura electrónica sobre los materiales restantes del colorante.
Esto dejó alrededor de 300 candidatos en una lista que se redujo aún más, a 30, a través de un examen computarizado de los espectros de absorción, y luego a cinco candidatos usando Theta para llevar a cabo cálculos de la teoría funcional de densidad, determinando el desempeño probable en experimentos.
La etapa final consistió en la adquisición de muestras de laboratorios mundiales que habían sintetizado los cinco materiales, para comenzar las pruebas. Aunque el equipo no ha publicado detalles de los materiales probados ni de su rendimiento, ha declarado que una combinación ha demostrado eficiencias de conversión similares a las de un material de tinte organometálico líder.
“Fue realmente un gran trabajo de equipo conseguir que tanta gente de todo el mundo contribuyera a esta investigación”, dijo Cole. “Este fue un resultado particularmente alentador porque habíamos hecho nuestras vidas más difíciles al limitarnos a las moléculas orgánicas, por razones ambientales, y sin embargo encontramos que estos colorantes orgánicos funcionaban tan bien como algunos de los organometálicos más conocidos”.
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