[12p-A405-1~17] 12.2 評価・基礎物性

[12p-A405-15] 機械学習を利用した有機半導体・蛍光体分子設計支援ツールの開発

〇松井 弘之¹、岡田 智悠¹ (1.山形大ROEL)

キーワード：機械学習、有機半導体、マテリアルズインフォマティクス

有機半導体や蛍光体などの分子設計において、HOMO, LUMOエネルギーは電気伝導特性や光学特性を決定する重要なパラメータである。現在、HOMO, LUMOエネルギーを求める方法の主流はDFT計算であるが、構造最適化も含めると計算時間は数分～１時間程度を要する。本研究では、機械学習によって分子構造式から瞬時にHOMO, LUMOエネルギーを予測し、それを構造式エディタと連携させることにより、ヒトが分子を描画する際にリアルタイムでHOMO, LUMOエネルギーの予測値をフィードバックする分子設計支援ツールを開発した。