2019 年度研究成果報告書

実験・情報科学を統合した有機薄膜蒸着システム

研究課題

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研究課題/領域番号	18K14126
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分29020:薄膜および表面界面物性関連
研究機関	京都大学
研究代表者	Packwood Daniel 京都大学, 高等研究院, 講師 (40640884)
研究期間 (年度)	2018-04-01 – 2020-03-31
キーワード	有機薄膜 / 低速電子線回折 / 走査トンネル顕微鏡 / 低速電子線回折シミュレーション / ベイズ最適化 / 教師なし機械学習 / 薄膜構造の解明
研究成果の概要	金属基板上の有機薄膜は有機エレクトニクス（OLEDなど)のための電荷輸送層として広く使用されている。このプロジェクトでは、高い結晶性を示す小分子薄膜につながる蒸着条件（蒸着時間、基板の温度など）を導く機械学習アルゴリズムを目指していた。・アルゴリズムのためのトレーニングデータを収集することができた。このデータが幅広い薄膜の状態（準単一層から～数層膜まで）にわたることを走査トンネル顕微鏡で確認した。しかし、アルゴリズムをうまく実行するにはさらなるのトレーニングデータが必要と分かった・また、有機薄膜に対する低速電子線回折パターンによって有機薄膜の構造を解明するための計算手法に成功した。
自由記述の分野	計算材料科学
研究成果の学術的意義や社会的意義	・By minimizing trial-and-error, the algorithm will reduce the time required to deposit high-quality small molecule thin films, and might accelerate the development of organic electronics based upon small-molecule films. ・Organic thin film structure might be elucidated with our computational method.