Diseño guiado por aprendizaje automático de un cátodo polimérico flexible y altamente conductor sin aditivos

RESUMEN Los materiales de cátodo orgánico (MCOs) son alternativas sostenibles prometedoras a sus contrapartes inorgánicas para baterías de próxima generación, sin embargo, su aplicación generalizada se ve en gran medida obstaculizada por su baja conductividad eléctrica intrínseca (por debajo de 10 −6 S cm −1) y la disolución de materiales. El vasto espacio químico para exploración complica el descubrimiento de MCOs óptimos. En este trabajo, utilizamos un proceso de descubrimiento basado en aprendizaje automático (ML) con un modelo transformador preentrenado en la base de datos de moléculas orgánicas ZINC, obteniendo un par de candidatos potenciales de MCOs de alto rendimiento, incluidos los unidades redox tipo isoindigo. La salida de este eficiente cribado inspira el diseño de polibenzodifurandiona (PBFO) como material de cátodo independiente para almacenamiento de Li-ión y Na-ión de alto rendimiento. La película flexible de PBFO exhibe una conductividad innovadora de 5.9×10 2 S cm −1, estableciendo un nuevo estándar para cátodos orgánicos sin aditivos. Los cátodos limpios de PBFO logran una capacidad reversible de 262 mAh g −1 promediando a 2.5 V frente a Li + /Li a 25 mA g −1, entregando una alta densidad de energía a nivel de electrodos de 655 Wh kg −1, entre las más altas reportadas para MCOs. Este trabajo proporciona los primeros cátodos orgánicos flexibles y de alta conductividad sin aditivos conductores y aglutinantes, abriendo una nueva dirección hacia baterías orgánicas viables.