論文の概要: Accelerating High-Efficiency Organic Photovoltaic Discovery via Pretrained Graph Neural Networks and Generative Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23766v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 06:31:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:34:13.381974
• Title: Accelerating High-Efficiency Organic Photovoltaic Discovery via Pretrained Graph Neural Networks and Generative Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 事前学習型グラフニューラルネットワークと生成強化学習による高効率有機太陽電池発見の高速化
• Authors: Jiangjie Qiu, Hou Hei Lam, Xiuyuan Hu, Wentao Li, Siwei Fu, Fankun Zeng, Hao Zhang, Xiaonan Wang,
• Abstract要約: 我々は,グラフニューラルネットワーク(GNN)の大規模事前学習とGPT-2に基づく強化学習(RL)戦略を統合するフレームワークを提案する。 このアプローチは予測効率が21%に近づいた候補分子を生成するが、さらなる実験的な検証が必要である。 私たちは現在、3000近いドナー-アクセプタペアを含む、最大のオープンソースOPVデータセットを構築しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.898093296126603
• License:
• Abstract: Organic photovoltaic (OPV) materials offer a promising avenue toward cost-effective solar energy utilization. However, optimizing donor-acceptor (D-A) combinations to achieve high power conversion efficiency (PCE) remains a significant challenge. In this work, we propose a framework that integrates large-scale pretraining of graph neural networks (GNNs) with a GPT-2 (Generative Pretrained Transformer 2)-based reinforcement learning (RL) strategy to design OPV molecules with potentially high PCE. This approach produces candidate molecules with predicted efficiencies approaching 21\%, although further experimental validation is required. Moreover, we conducted a preliminary fragment-level analysis to identify structural motifs recognized by the RL model that may contribute to enhanced PCE, thus providing design guidelines for the broader research community. To facilitate continued discovery, we are building the largest open-source OPV dataset to date, expected to include nearly 3,000 donor-acceptor pairs. Finally, we discuss plans to collaborate with experimental teams on synthesizing and characterizing AI-designed molecules, which will provide new data to refine and improve our predictive and generative models.
• Abstract（参考訳）: 有機太陽電池(OPV)材料は、コスト効率の良い太陽エネルギー利用への有望な道を提供する。 しかし、高電力変換効率(PCE)を実現するためにドナー・アクセプター(D-A)の組み合わせを最適化することは大きな課題である。 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)の大規模事前学習とGPT-2(Generative Pretrained Transformer 2)に基づく強化学習(RL)戦略を統合するフレームワークを提案する。 このアプローチでは、予測効率が21\%に近づいた候補分子を生成するが、さらなる実験的な検証が必要である。 さらに,PCEの強化に寄与する可能性のあるRLモデルにより認識される構造モチーフを同定し,より広範な研究コミュニティのための設計ガイドラインを提供するために,予備的なフラグメントレベルの分析を行った。 継続的な発見を容易にするため、現在までに3000近いドナー-アクセプタペアを含む、最大のオープンソースOPVデータセットを構築しています。 最後に、AI設計分子の合成と特徴付けに関する実験チームと協力して、予測モデルと生成モデルの改良と改善のための新しいデータを提供する計画について議論する。

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