Enhancing Multi-Scale Simulations of Charge and Exciton Transfer with Machine Learning Methods
Creators: name: Dohmen, Philipp M.
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2023
Subjects: Quantum chemistry
molecular mechanics
charge transfer
exciton transfer
non-adiabatic molecular dynamics simulations
surface hopping
machine learning
neural networks
organic semiconductors
light-harvesting

description: Die theoretische Untersuchung von Ladungs- und Energietransferphänomenen erfordert rechenintensive Multi-Skalen-Simulationen, die eine quantenmechanische und eine klassische Beschreibung kombinieren. Diese Arbeit strebt eine Integration von datengesteuerten Methoden des maschinellen Lernens in den workflow solcher Simulationen an. Indem der kostspielige quantenchemische Teil ersetzt wird, können diese beschleunigt werden. Es wird gezeigt, dass einfache und kompakte Kernel-Regressionsmodelle in der Lage sind, nicht-adiabatische Molekulardynamiksimulationen durch die Vorhersage der Elemente des Transfer-Hamiltonian voranzutreiben. Referenzdaten einer semiempirischen Methode wurden genau reproduziert. Diese Modelle führen jedoch nicht zu einer Beschleunigung und die Menge der Trainingsdaten ist deutlich eingeschränkt. Dies könnte das Training komplexerer und größerer Moleküle erschweren. Im Gegensatz dazu bieten neuronale Netze eine erhebliche Effizienzsteigerung im Vergleich zu einer semiempirischen Referenzmethode und eine noch größere Beschleunigung für genauere quantenmechanische Methoden. Gleichzeitig besteht keine Begrenzung für die Größe der Trainingsdatenmenge. Außerdem ermöglichen die Modelle die gleichzeitige Vorhersage von Transfer-Hamiltonianelementen und deren Ableitungen, was für die explizite Behandlung des Relaxationsprozesses und die korrekte Neuskalierung der atomaren Impulse mit nicht-adiabatischen Kopplungsvektoren notwendig ist. Darüber hinaus wurde die Methodik auf den Exzitonentransfer ausgeweitet. Der Einfluss von Kurzstreckeneffekten in supermolekularen Kopplungen wurde untersucht und ein Diabatisierungsschema für genauere und zuverlässigere Berechnungen wurde implementiert. Die Anwendung von neuronalen Netzen auf den Exzitonentransfer in Anthracen konnte die experimentell ermittelten Diffusionskonstanten reproduzieren und zeigte einen stark lokalisierten Transfer. Schließlich wurden die Entwicklungen dieser Arbeit kombiniert und resultierten in der Anwendung von Exzitonentransfer-Simulationen auf den Lichtsammelkomplex II (LH2) von Purpurbakterien. Dieser biologische Komplex enthält Chromophore, die in zwei Ringen angeordnet sind (B800, B850). Bisher war es nur in einer Studie möglich, eine einzige Simulation von 300 fs Länge durchzuführen. Dies ist auf die enormen Rechenkosten solcher Simulationen zurückzuführen, die durch den in dieser Arbeit entwickelten datengesteuerten Ansatz verringert werden. Der Transfer in beiden Ringen wurde für 10 ps in jeweils 1000 Trajektorien simuliert, was mit einem vertretbaren Aufwand an Ressourcen realisierbar war. Die Exzitonen im B800-Ring waren stark lokalisiert und wurden in diskreten Sprüngen übertragen, während die B850-Chromophore einen kohärenten Transport und eine Delokalisierung des Exzitons über mehrere Moleküle ermöglichen. Die abgeschätzten Diffusionskonstanten für den Transfer in beiden Ringen waren deutlich größer als die von organischen Halbleitermaterialien. Jetzt werden groß angelegte Simulationen mit dem Ziel möglich, den gesamten Lichtsammelprozess in photosynthetisch aktiven Organismen von der Absorption bis zur Ladungstrennung aufzuklären.