Research Project
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
次世代有機ELでは、高電流密度駆動時に外部量子効率が低下するロールオフ問題を抑制できる発光分子が求められている。特に熱活性化遅延蛍光(TADF)を利用した発光分子では、逆交換交差過程(RISC)と蛍光過程を共に速めることで、ロールオフを低減できる。そこで本研究では、マーカス理論を超える高精度な速度定数計算法と最新の機械学習技術を組み合わせ、シミュレーションによってRISC速度と蛍光速度を共に高い値で両立するTADF分子の効率的な探索を行う。さらにRISCにおいて重要なスピン軌道カップリング(SOC)に関して、SOCと有機分子骨格の関連性を説明可能な機械学習(XAI)により解明する。