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캘리포니아대학교(University of California San Diego) 연구팀이 태양전지에 적합한 물질을 예측할 수 있는 고출력 계산법을 고안함. 연구팀은 페로브스카이트를 대체할 수 있는 물질을 찾기 위해, 컴퓨터 툴, 데이터 마이닝, 데이터 스크리닝 기법을 사용함. 연구팀은 가상의 하이브리드 화합물 4,507개를 포함하는 포괄적인 양자 물질 저장소를 구축하기 위해 높은 처리량의 양자역학 계산을 수행함. 효율적인 데이터 마이닝과 데이터 스크리닝 알고리즘을 이용하여 가상 화합물 중 태양전지 소재 후보 13개와 LED 후보 23개를 빠르게 확인함. 계산 결과에 따르면 하이브리드 할로겐화물 반도체 물질이 안정적이고 뛰어난 광전자 특성을 보일 것으로 예측됨. 이 방식은 새로운 태양전지나 LED 물질을 발견하는 고효율의 접근 방식을 제공할 것으로 기대됨. 본 연구 성과는 ‘Energy & Environmental Science’ 지에 게재됨