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Maschinelles Lernen Neue Erkenntnisse über organisch-anorganische Grenzflächen dank Machine Learning

Autor / Redakteur: Christoph Pelzl* / Vivien Deffner

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Durch die Kombination zweier neuartiger Machine-Learning Verfahren für die Grenzflächenstruktursuche kann Oliver Hofmann nun Probleme untersuchen, die sich der Wissenschaft früher komplett entzogen haben.
Durch die Kombination zweier neuartiger Machine-Learning Verfahren für die Grenzflächenstruktursuche kann Oliver Hofmann nun Probleme untersuchen, die sich der Wissenschaft früher komplett entzogen haben.
(Bild: Birgit Baustädter, TU Graz)

In OLED-Displays oder organischen Solarzellen werden häufig Hybridmaterialen, die aus organischen und anorganischen Komponenten bestehen, verbaut. Für Oliver Hofmann und seine Arbeitsgruppe am Institut für Festkörperphysik der TU Graz sind besonders die Grenzflächeneigenschaften dieser Hybridmaterialen von großer Bedeutung. Die Forschergruppe beschäftigt mit der Optimierung moderner Elektronik. Das Team simuliert diese Grenzflächeneigenschaften mit maschinell basierten Lernverfahren; die Ergebnisse fließen in die Entwicklung neuer Materialien ein, die die Effizienz elektronischer Bauteile verbessern sollen.

Langreichweitige Ladungstransporte als Untersuchungsgegenstand

Für die Forschenden stand nun das Phänomen des langreichweitigem Ladungstransfers im Fokus. Ein Elektronentransfer von einem Material zum anderen tritt bereits im ausgeschalteten Zustand auf, wenn sich im benachbarten Material energetisch günstigere Zustände für die Elektronen befinden. Dabei stellt sich die fundamentale Frage: wie weit kann dieser Transfer von Elektronen im organischen Material reichen, also bis in welche Moleküllage hinein findet er statt? Die Studienlage unterscheidet sich hier grundlegend: einige Berichte gehen davon aus, dass der Effekt auf den organisch-anorganischen Grenzflächen lediglich auf die erste Lage beschränkt ist. Dabei handelt es sich um die Lage, in der die organischen Moleküle (der organischen Schicht) in direktem Kontakt mit der Metalloberfläche (anorganische Schicht) stehen. Andere Studien kamen zu dem Ergebnis, dass der Effekt bis zur zweiten Lage oder darüber hinaus geht. „Wenn es das gibt, könnte man den Effekt für die Senkung des elektrischen Widerstands des Hybridmaterials nutzen und sie dadurch energieeffizienter machen“, erklärt Hofmann das Interesse an dem Untersuchungsgegenstand.