| Project/Area Number |
21K05221
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 35030:Organic functional materials-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
峯廻 洋美 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (50573143)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 有機機能性材料 / 結晶成長 / データ科学 / プリンテッドエレクトロニクス / 有機半導体 / データベース / 薄膜デバイス / インクジェット |
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| Outline of Research at the Start |
塗布・溶液プロセスによる薄膜デバイス作製において、結晶・薄膜モルフォロジーは機能発現やプロセス適合性の鍵となる重要な情報である。本研究では、塗布型有機機能材料を主な対象とし、独自のハイスループット結晶化技術によるさまざまな条件についての網羅的な結晶・薄膜モルフォロジー情報取得とデータベース構築およびそのデータ科学的探索により、従来技術では予測が難しかった結晶・薄膜モルフォロジーを「分子」と「結晶化条件」から推定できる新たなモデルを構築することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
R5年度は異種インク液滴を混合する独自のインクジェット法を活用した網羅的晶析実験を本格的に開始し、6,13-ビス(トリイソプロピルシリルエチニル)ペンタセンやベンゾチエノベンゾチオフェン誘導体をはじめとする高結晶性の低分子有機半導体を対象に、様々な条件下での晶析実験を実施した。想定通り２種のインクの混合比および吐出順、液滴サイズに応じて、明瞭な結晶形の特徴を示す微結晶から薄膜、または凝集体といった多様な結晶成長の様子が観察され、その評価により目的とするデータの収集が可能と見込まれた。またインクジェット吐出条件最適化のための機械学習モデル構築や、さらなるハイスループット化を実現するための新規インクジェット装置の設計等、晶析実験を加速するための環境整備を行い、晶析実験の効率化・再現性の向上を進めた。
またケンブリッジ結晶構造データベースを対象に、パイ電子骨格や置換基構造、分子の三次元形状、分子パッキング構造等にもとづき材料を自動で探索・判別・分類するプログラムの作成や、DFT計算の自動化を進め、データ分析の大幅な効率化を実現した。様々な置換基を導入したアセン・チエノアセン系材料を対象とした分析からは、置換基導入による分子パッキング様式の多様性および系統性に関する知見や、結晶成長と関連付けた議論に有用な情報が得られ、これらについて国内学会での発表2件を行い議論を深めるとともに、論文執筆を進めた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
本研究計画において主要な役割を担うインクジェット装置に機能的な不具合が断続的に生じたことで、再現性のある実験を継続的に実施するのが困難な状況となり、計画に変更が発生していた。R5年度は従来装置を使用した晶析実験を本格的に開始し、高結晶性の低分子有機半導体を対象に様々な条件下での晶析実験を実施した。多様な結晶成長を効率よく観測するための条件設定の見極めには想定よりも時間を要しているものの、目的とする結晶成長や晶癖に関するデータの収集が可能であるとの見通しを得た。また研究計画の遅れを取り戻すため、機械学習を活用したインクジェット吐出条件最適化やデータ分析の自動化による実験の大幅な効率化を実現した。さらなるハイスループット化を目指す新規インクジェット装置の設計・セットアップにも昨年度より引き続き取り組み、研究計画を加速させるための環境を整備できつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
R６年度前半はこれまでに構築してきた設備やインクジェット実験援用アプリケーションの活用により、進行中の晶析実験を加速させ晶析データを蓄積することに注力する。また収集した晶析データをデータベースに格納してきたその他データと統合・分析する工程を自動化し、結晶モルフォロジー予測につながる知見の抽出を進める。さらに年度全体を通し論文化、データ公開、学会発表等の成果発信に努め、研究の総括を行うとともに、本取り組みをハイスループット晶析評価システムとして完成させ、今後のさらなる展開へと繋げることを目指す。
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