機械学習による有機半導体の電子伝導エネルギー準位の精密・迅速予測

• 研究課題/領域番号: 23K17900
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分32:物理化学、機能物性化学およびその関連分野
• 研究機関: 千葉大学
• 研究代表者: 吉田 弘幸 千葉大学, 大学院工学研究院, 教授 (00283664)
• 研究期間 (年度): 2023-06-30 – 2026-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2023年度)
• 配分額: 6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
• キーワード: 有機半導体 / 電子親和力 / 機械学習 / 低エネルギー逆光電子分光

研究開始時の研究の概要

有機半導体電子デバイスは、軽量・フレキシブル・安価などの特徴をもつ次世代デバイスである。有機半導体の特徴のひとつは、有機合成により多くの新物質が次々と開発されることにある。材料合成やデバイス設計には、これらの新物質の電子伝導準位を表す電子親和力を精密かつ迅速に予測することは極めて重要である。本研究は、代表者が開発した低エネルギー逆光電子分光法(LEIPS)により蓄積してきたデータに基づいて、機械学習による有機半導体の電子親和力の精密かつ迅速な予測法を確立する。成功すれば、有機半導体デバイス開発を飛躍的に加速する。