Gli ingegneri dell'Università della California a San Diego hanno sviluppato un metodo computazionale ad alto rendimento per progettare nuovi materiali per celle solari e LED di prossima generazione. Il loro approccio ha generato 13 nuovi materiali candidati per le celle solari e 23 nuovi candidati per i LED. I calcoli prevedevano che questi materiali, chiamati semiconduttori ad alogenuri ibridi, sarebbe stabile e mostrerebbe eccellenti proprietà optoelettroniche.

Il team ha pubblicato i risultati il ​​22 maggio, 2019 sulla rivista Scienze energetiche e ambientali .

I semiconduttori ad alogenuri ibridi sono materiali costituiti da una struttura inorganica che ospita cationi organici. Mostrano proprietà materiali uniche che non si trovano solo nei materiali organici o inorganici.

Una sottoclasse di questi materiali, chiamate perovskiti ad alogenuri ibridi, hanno attirato molta attenzione come materiali promettenti per celle solari e dispositivi LED di prossima generazione a causa delle loro eccezionali proprietà optoelettroniche e dei costi di fabbricazione economici. Però, le perovskiti ibride sono poco stabili e contengono piombo, rendendoli inadatti ai dispositivi commerciali.

Alla ricerca di alternative alle perovskiti, un team di ricercatori guidati da Kesong Yang, un professore di nanoingegneria presso la Jacobs School of Engineering della UC San Diego, strumenti di calcolo utilizzati, tecniche di data mining e screening dei dati per scoprire nuovi materiali alogenuri ibridi oltre alle perovskiti che sono stabili e privi di piombo. "Stiamo guardando oltre le strutture di perovskite per trovare un nuovo spazio per progettare materiali semiconduttori ibridi per l'optoelettronica". ha detto Yang.

Il team di Yang ha iniziato esaminando i due più grandi database di materiali quantistici, AFLOW e The Materials Project, e analizzando tutti i composti che erano simili nella composizione chimica alle perovskiti di alogenuro di piombo. Quindi hanno estratto 24 strutture prototipo da utilizzare come modelli per generare strutture di materiali ibridi organico-inorganico.

Prossimo, hanno eseguito calcoli di meccanica quantistica ad alto rendimento sulle strutture del prototipo per costruire un repository completo di materiali quantistici contenente 4, 507 ipotetici composti alogenuri ibridi. Utilizzando efficienti algoritmi di data mining e data screening, Il team di Yang ha identificato rapidamente 13 candidati per i materiali delle celle solari e 23 candidati per i LED tra tutti i composti ipotetici.

"Uno studio ad alto rendimento di materiali ibridi organico-inorganico non è banale, " ha detto Yang. Ci sono voluti diversi anni per sviluppare un framework software completo dotato di generazione di dati, algoritmi di data mining e data screening per materiali ad alogenuri ibridi. Inoltre, al suo team è servito un grande sforzo per far funzionare perfettamente il framework del software con il software utilizzato per i calcoli ad alto rendimento.

"Rispetto ad altri approcci di progettazione computazionale, abbiamo esplorato uno spazio strutturale e chimico significativamente ampio per identificare nuovi materiali semiconduttori ad alogenuri, " disse Yuheng Li, un dottorato di ricerca in nanoingegneria. candidato nel gruppo di Yang e primo autore dello studio. Questo lavoro potrebbe anche ispirare una nuova ondata di sforzi sperimentali per convalidare materiali predetti computazionalmente, Li ha detto.

Andando avanti, Yang e il suo team stanno usando il loro approccio ad alto rendimento per scoprire nuove celle solari e materiali LED da altri tipi di strutture cristalline. Stanno anche sviluppando nuovi moduli di data mining per scoprire altri tipi di materiali funzionali per la conversione dell'energia, applicazioni optoelettroniche e spintroniche.

Dietro le quinte:il supercomputer "Comet" di SDSC alimenta la ricerca

Yang attribuisce gran parte del successo del suo progetto all'utilizzo del supercomputer Comet presso il San Diego Supercomputer Center (SDSC) della UC San Diego. "I nostri calcoli di meccanica quantistica su larga scala hanno richiesto un gran numero di risorse computazionali, " ha spiegato. "Dal 2016, siamo stati premiati con il tempo di calcolo, circa 3,46 milioni di ore core su Comet, che ha reso possibile il progetto».

Mentre Comet ha alimentato le simulazioni in questo studio, Yang ha affermato che anche il personale dell'SDSC ha svolto un ruolo cruciale nella sua ricerca. Ron Hawkins, Direttore delle relazioni industriali di SDSC, e Jerry Greenberg, uno specialista di ricerca computazionale con il Centro, assicurato che fosse fornito un supporto adeguato a Yang e al suo team. I ricercatori si sono affidati in particolare allo staff dell'SDSC per la compilazione dello studio e l'installazione di codici computazionali su Comet, che è finanziato dalla National Science Foundation.