
Indexat a
Llicència i ús

Grant support
P.F. acknowledges funding the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme under the Marie Skodowska-Curie Grant No. 795206 (MolDesign). Part of the computations for this work were performed on the supercomputer ForHLR funded by the Ministry of Science, Research and the Arts Baden-Wurttemberg and by the Federal Ministry of Education and Research. The authors would like to acknowledge support by the Canadian Institute for Advanced Research, the Canada 150 Research Chair Program as well as the generous support of Dr. Anders G. FrOseth.
Anàlisi d'autories institucional
Leon, SAutor o coautorThe influence of sorbitol doping on aggregation and electronic properties of PEDOT:PSS: a theoretical study
Publicat a:Machine Learning: Science And Technology. 2 (1): 01LT01- - 2021-03-01 2(1), DOI: 10.1088/2632-2153/ab983b
Autors: Friederich, Pascal; Leon, Salvador; Perea, Jose Dario; Roch, Loic M.; Aspuru-Guzik, Alan;
Afiliacions
Resum
Many organic electronics applications such as organic solar cells or thermoelectric generators rely on PEDOT:PSS as a conductive polymer that is printable and transparent. It was found that doping PEDOT:PSS with sorbitol enhances the conductivity through morphological changes. However, the microscopic mechanism is not well understood. In this work, we combine computational tools with machine learning to investigate changes in morphological and electronic properties of PEDOT:PSS when doped with sorbitol. We find that sorbitol improves the alignment of PEDOT oligomers, leading to a reduction of energy disorder and an increase in electronic couplings between PEDOT chains. The high accuracy (r(2) > 0.9) and speed up of energy level predictions of neural networks compared to density functional theory enables us to analyze HOMO energies of PEDOT oligomers as a function of time. We find a surprisingly low degree of static energy disorder compared to other organic semiconductors. This finding might help to better understand the microscopic origin of the high charge carrier mobility of PEDOT:PSS in general and potentially help to design new conductive polymers.
Paraules clau
Indicis de qualitat
Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió
El treball ha estat publicat a la revista Machine Learning: Science And Technology a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2021, es trobava a la posició 17/74, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Multidisciplinary Sciences.
Des d'una perspectiva relativa, i atenent a l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions, proporciona un valor de: 3.65, el que indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: Dimensions Jul 2025)
Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-07-10, el següent nombre de cites:
- WoS: 6
Impacte i visibilitat social
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals
Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Canada; Germany; Switzerland; United States of America.