Forschung -

Molekulares Lego

Organische Halbleiter sind leicht, flexibel und einfach herstellbar. Doch hinsichtlich Energieausbeute und Langlebigkeit erfüllen sie bisher oft noch nicht die Erwartungen. Mit Data-Mining-Verfahren lassen sich aussichtsreiche organische Verbindungen für die Elektronik der Zukunft aufspüren.

Klassische Solarzellen aus Silizium herzustellen ist sehr energieintensiv. Zudem sind sie starr und spröde. Organische Halbleitermaterialien dagegen sind flexibel und leicht. Sie wären eine vielversprechende Alternative, wenn sie bei Wirkungsgrad und Langlebigkeit mithalten könnten.

Zusammen mit seinem Team sucht Professor Karsten Reuter, Professor für Theoretische Chemie der TU München, nach neuen Substanzen für die Photovoltaik, aber auch für Displays und OLEDs. Im Fokus stehen organische Verbindungen, deren zentrales Gerüst auf Kohlenstoffatomen basiert.

Je nach Struktur und Zusammensetzung haben die Moleküle und die aus ihnen gebildeten Materialien unterschiedliche physikalische Eigenschaften – es gibt daher zahlreiche aussichtsreiche Kandidaten für die Elektronik der Zukunft. „Es dauert Wochen bis Monate ein neues Material im Labor herzustellen, zu testen und zu optimieren“, so Reuter. „Mit Computational Screening können wir diesen Prozess enorm beschleunigen.“

Für die Suche nach aussichtsreichen organischen Halbleitern braucht der Forscher weder Reagenzgläser noch Bunsenbrenner. Mit einem leistungsstarken Rechner analysieren er und sein Team bereits vorhandene Datenbanken. Data-Mining heißt diese virtuelle Suche nach Zusammenhängen und Mustern.

Die Algorithmen suchen nach bestimmten physikalischen Parametern: Wichtig für die Leitfähigkeit ist beispielsweise der Kopplungsparameter. Je größer er ist, desto schneller wandert ein Elektron von einem Molekül zum nächsten.

Ein weiterer Faktor ist die Reorganisationsenergie: Sie definiert, wie aufwendig es für ein Molekül ist, nach einem Ladungstransfer die Struktur der neuen Ladung anzupassen – je energetisch günstiger das geht, desto besser für die Leitfähigkeit.

Mithilfe der Algorithmen hat das Forscherteam Strukturdaten von 64 000 organischen Einkristallen analysiert und in Clustern zusammengefasst. Die Cluster zeigen, welche Kohlenstoffgerüste und welche funktionalen Gruppen, also Verbindungen, die seitlich am zentralen Gerüst hängen, einen guten Landungstransport erlauben und damit besonders geeignet für die Entwicklung elektronischer Bauteile sind.

„Damit können wir jetzt nicht nur die Eigenschaften eines Moleküls voraussagen, sondern auch neue Verbindungen designen, bei denen sowohl Gerüst als auch funktionale Gruppen eine sehr gute Leitfähigkeit versprechen“, erklärt Reuter.

C. Kunkel et al.: Finding the Right Bricks for Molecular Lego: A Data Mining Approach to Organic Semiconductor Design; Chemistry of Materials, 2019

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