Surrogate-Free Inverse Design of High-IP/High-EA Polyimide Constitutional Repeating Units with In-Loop Semiempirical Quantum Scoring
Este estudio presenta un flujo de trabajo de diseño inverso sin sustitutos que combina la búsqueda en árbol de Monte Carlo guiada por redes neuronales recurrentes con la puntuación GFN2-xTB en el bucle para generar con éxito una biblioteca de unidades de repetición constitucionales de poliimida que logran simultáneamente potenciales de ionización profundos y afinidades electrónicas grandes, superando el compromiso típico entre estas propiedades.