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Accurate GW frontier orbital energies of 134 kilo molecules

Fediai, Artem 1; Reiser, Patrick 1; Peña, Jorge Enrique Olivares 1; Friederich, Pascal ORCID iD icon 1,2; Wenzel, Wolfgang 1
1 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

HOMO and LUMO energies are critical molecular properties that typically require high accuracy computations for practical applicability. Until now, a comprehensive dataset containing sufficiently accurate HOMO and LUMO energies has been unavailable. In this study, we introduce a new dataset of HOMO/LUMO energies for QM9 compounds, calculated using the GW method. The GW method offers adequate HOMO/LUMO prediction accuracy for diverse applications, exhibiting mean unsigned errors of 100 meV in the GW100 benchmark dataset. This database may serve as a benchmark of HOMO/LUMO prediction, delta-learning, and transfer learning, particularly for larger molecules where GW is the most accurate but still numerically feasible method. We anticipate that this dataset will enable the development of more accurate machine learning models for predicting molecular properties.


Verlagsausgabe §
DOI: 10.5445/IR/1000162507
Veröffentlicht am 29.09.2023
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1038/s41597-023-02486-4
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Zitationen: 2
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Zitationen: 4
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Nanotechnologie (INT)
Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsjahr 2023
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 2052-4463
KITopen-ID: 1000162507
HGF-Programm 43.31.01 (POF IV, LK 01) Multifunctionality Molecular Design & Material Architecture
Erschienen in Scientific Data
Verlag Nature Research
Band 10
Heft 1
Seiten Art.-Nr. 581
Bemerkung zur Veröffentlichung Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds
Vorab online veröffentlicht am 05.09.2023
Nachgewiesen in Web of Science
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