[17p-A401-1~15] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

△ [17p-A401-11] AI支援型分子設計システムにおける光学特性予測

〇(B)佐々木 蓮¹、岡田 智悠¹、望月 祐樹¹、松井 弘之¹ (1.山形大ROEL)

キーワード：マテリアルズインフォマティクス、機械学習、有機半導体

近年、機械学習などを活用し材料開発をするマテリアルズ・インフォマティクスにより、材料開発の時間短縮やコスト削減が期待されている。そこで、機械学習モデルが導入された分子設計アプリケーションにより、分子構造を描画すると瞬時に物性値を予測できるようにすることで、分子設計の効率化を目指している。すでに、HOMO・LUMOエネルギーの予測に成功しており、本研究では新たに吸光・発光スペクトルの予測を試みた。