| 研究課題/領域番号 |
21H04564
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分21:電気電子工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022-2023)
大阪府立大学 (2021) |
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研究代表者 |
内藤 裕義 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 特任教授 (90172254)
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| 研究分担者 |
麻田 俊雄 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (10285314)
小林 隆史 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (10342784)
池田 浩 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (30211717)
八木 繁幸 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (40275277)
小関 史朗 東北大学, 理学研究科, 学術研究員 (80252328)
松井 康哲 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 准教授 (90709586)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-05 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
42,380千円 (直接経費: 32,600千円、間接経費: 9,780千円)
2023年度: 11,570千円 (直接経費: 8,900千円、間接経費: 2,670千円)
2022年度: 14,040千円 (直接経費: 10,800千円、間接経費: 3,240千円)
2021年度: 16,770千円 (直接経費: 12,900千円、間接経費: 3,870千円)
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| キーワード | 機械学習 / 量子化学計算 / デバイスシミュレーション / 燐光発光材料 / 熱活性化遅延蛍光材料 / フローリアクター / 逆構造有機発光ダイオード / 高速インピーダンス分光系 / マイクロフローリアクター / 有機アモルファス半導体 / 電子物性予測 / 有機発光ダイオード / 有機発 光ダイオード |
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| 研究開始時の研究の概要 |
新規な発光材料創成のため、合成化学者の知見を起点として量子化学計算を用いた有機アモルファス半導体の光・電子物性予測法を確立し、その結果を用いた有機発光ダイオード（OLED）のデバイスシミュレーション結果までを機械学習し、OLEDの効率的な開発を可能にする。さらに、実験結果を含めた機械学習に発展させるため、ハイスループット材料合成、光・電子物性評価法を確立し、OLED特性予測の精度を高め、可視から近赤外で発光する高効率なフレキシブルOLEDの開発を加速する。
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| 研究成果の概要 |
機械学習を用いた有機アモルファス半導体の光・電子物性、有機発光ダイオード(OLED)特性予測法を確立し、塗布製膜によるOLEDの作製に活かすことを目的とする。機械学習を用いた電荷移動度予測法の構築、りん光発光材料および熱活性化型遅延蛍光材料の設計、フロー法による有機半導体の大量合成、りん光発光材料および熱活性化型遅延蛍光材料の合成とOLEDの作製、評価（特に近赤外で発光するOLEDの作製、評価）、機械学習の成果に基づく有機半導体合成、反実仮想機械学習によるOLED設計、高速インピーダンス分光系の作製と機械学習による瞬時物性評価、有機アモルファス半導体の光・電子物性予測に関する研究成果をあげた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
機械学習とChemTSモデル、および、分子動力学シミュレーションを併用した任意の電荷移動度を有する分子を自動的に提案できる手法、スピン軌道相互作用を考慮に入れた多配置参照自己無撞着場法によるりん光発光材料の光物性予測、セキュリティおよびセンシング技術分野で注目されている近赤外発光するりん光発光材料の創成とその発光材料を用いた塗布型OLEDの実現、反実仮想機械学習によるOLED設計、TSPを用いた高速インピーダンス測定系と機械学習による瞬時電子物性評価、有機アモルファス半導体の光・電子物性予測法は、新しい学術課題を解決したことになり、そのため、有機エレクトロニクス分野での社会的意義も大きい。
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