Исследователи из Университета в марте 2021 года использовали машинное обучение для проверки сотен тысяч пар донор-акцептор на основе алгоритма, обученного на данных ранее опубликованных экспериментальных исследований. Испытание всех возможных комбинаций из 382 донорных молекул и 526 акцепторных молекул привело к 200 932 парам, которые были виртуально протестированы путем прогнозирования их эффективности преобразования энергии. Чтобы проверить результат машинного прогноза, в лаборатории был синтезирован и протестирован один из полимеров, обладающих высокой эффективностью. Обнаружилось, что его свойства соответствуют прогнозам.