Machine Learning Methods for Direct Simulations of Charge and Exciton Transfer
Creators: name: Krämer, Mila Vladimirova
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2021
Subjects: machine learning
quantum chemistry
charge transfer
exciton transfer
organic semiconductors
DFTB
neural networks

description: Computersimulationen sind ein wertvolles Hilfsmittel um Prozesse auf atomaren Skalen zu beleuchten. Je genauer die Beschreibung des Systems, desto aufwändiger die Rechnung, was in besonderem Maße für Rechnungen gilt, in denen quantenmechanische (QM) Metho- den notwendig sind, um die Elektronenstruktur großer Systeme zu beschreiben und die zu untersuchenden Systemeigenschaften aus langen Molekulardynamik (MD)-Simulationen berechnet werden. Propagationsprozesse, in denen sich Ladungen oder molekulare An- regungen durch ein System fortbewegen benötigen besonders aufwändige Methoden, da dafür die zeitabhängige Schrödingergleichung gelöst werden muss. Allerdings sind ebendiese Prozese essenziell für die Entwicklung organischer Halbleiter und das Verständ- nis lichtaktivierter biochemischer Prozesse. Um derartige Simulationen zu ermöglichen, wurden approximative Methoden wie die semiempirische Dichtefunktionalbasierte tight binding (DFTB) entwickelt, die den Rechenaufwand verringern indem Teile der Rechnung durch empirisch parametrisierte Funktionen ersetzt werden. Wird DFTB zusammen mit einem Schema zur Reduktion der Komplexität des Systems auf wesentliche elektronische Parameter verwendet, können direkte Simulationen von Ladungstransfer durchgeführt werden, wenn auch mit eingeschränkter Systemgröße. In den letzten zehn Jahren haben die datengetriebenen Methoden des machinellen Lernens (ML) ihre Anwendungen in der Quantenchemie gefunden und versprechen, den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit aufzubrechen. In dieser Arbeit stelle ich mehrere ML Methoden vor, die für Ladungs- und Excito- nentransfersimulationen anstelle von DFTB verwendet werden können, die ich auf or- ganischen Halbleitern trainiert und evaluiert habe, die aber auch in anderen Systemen (z.B. aus der Biochemie) anwendbar sind. Diese Methoden werden auf mehreren tausend DFTB-Referenzpunkten trainiert die für MD generierte Strukturen berechnet werden. Eine erste Methode basiert auf dem Formalismus der Kernelregression und war in der Lage die für Ladungs- und Excitonentransfersimulationen notwendigen Parameter zu lernen und die Lochtransfermobilitäten in Anthracen bis auf 8 % der Referenz und 30 % des experimentellen Werts zu reproduzieren. Da diese Methode nicht in der Lage war, die für molekulare Relaxationsprozesse und die Berechnung von nichtadiabatischen Kopp- lungen notwendigen Gradienten zur Verfügung zu stellen, entwickelte ich zu diesem Zweck eine zweite Methode auf Basis Neuronaler Netze. Erste Tests dieser Netze in Simu- lationen zeigten dass selbst vereinzelt vorkommende falsche Vorhersagen katastophale Folgen für die Simulationen haben können. Durch Gestaltung des Trainingssatzes gelang es mir, Modelle zu erzeugen, die für die Anwendung in Simulationen bereit sind. Eine dritte Art von Modell kann mehrere Arten von Excitontransferkopplungen mit nur einem Bruchteil der Kosten der Referenzmethode berechnen. Die hier vorgestellten Methoden können einfach für neue Systeme angewandt werden, da sie automatisiert trainiert und in multiskalen-Simulationsprozesse eingebaut werden können.