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Licencia y uso

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.
Análisis de autorías institucional
Leon, SAutor o CoautorThe influence of sorbitol doping on aggregation and electronic properties of PEDOT:PSS: a theoretical study
Publicado en:Machine Learning: Science And Technology. 2 (1): 01LT01- - 2021-03-01 2(1), DOI: 10.1088/2632-2153/ab983b
Autores: Friederich, Pascal; Leon, Salvador; Perea, Jose Dario; Roch, Loic M.; Aspuru-Guzik, Alan;
Afiliaciones
Resumen
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.
Palabras clave
Indicios de calidad
Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión
El trabajo ha sido publicado en la revista Machine Learning: Science And Technology debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 17/74, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Multidisciplinary Sciences.
Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 3.65, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)
De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-10, el siguiente número de citas:
- WoS: 6
Impacto y visibilidad social
Análisis de liderazgo de los autores institucionales
Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Canada; Germany; Switzerland; United States of America.