[23p-P14-1~5] 23 合同セッションN「インフォマティクス応用」(ポスター)

[23p-P14-2] 機械学習による有機半導体分子のHOMO, LUMO予測の高精度化

〇(M1)望月 祐樹¹、岡田 智悠¹、松井 弘之¹ (1.山形大ROEL)

キーワード：機械学習、有機分子、物性予測

従来は有機分子のHOMO, LUMO準位を実験的な測定や理論計算で推定していた。これらの方法には時間や費用が多くかかり、物理化学や計算科学の知識が必要とされていた。この問題の解決法として、当研究室では機械学習を用いて分子式から素早くHOMO, LUMO準位を予測できるツール「Yamagata Chemical Canvas」を開発・公開しているが予測精度が低いという課題があった。本研究では、より高精度に有機分子のHOMO, LUMO準位を予測することを目的とした。