研究課題
理論計算グループは,機械学習を活用して目的とするホール移動度を示す新規な有機分子を設計できるシステムを構築した.予めアモルファス相における 321 個の有機分子のホール移動度の実験値を収集しホール移動度のデータセットを構築し,ランダムフォレスト (RF) により機械学習をさせ正孔移動度を敏速に予測することができる.計算時間を短縮するために69個の構造記述子のみを用いてRFを最適化し,トレーニングとテストのデータセットに対する相関係数 0.89 と 0.76を達成した.記述子の重要度評価から,硫黄原子数が0~1およびトポロジカル極性表面積が8A^2の時に高いホール移動度を示すことが明らかになった.すなわち,triphenyl amineまたはcarbazolyl基を1~2個有する分子が高いホール移動度を示す.有機合成グループは,ジチエノベンゾチアゾール誘導体の物性評価を行った.特に,エチル基を有する誘導体の結晶構造は,複数方向に高い電荷移動積分を有し,電界効果トランジスタを作製したところ,約0.16cm2/Vsという中程度の正孔移動度を得た.さらに,溶液塗布型有機発光ダイオード(OLED)に資する発光層ホストポリマーの開発を目的として,カルバゾール系p型および両極性低分子有機半導体を側鎖に有するアクリレートポリマーの重合反応について,ポリマー主鎖の伸長方法について検討した.デバイス作製・評価グループは,短時間(3秒以下)でOLEDのインピーダンス・スペクトルを取得できる分光系の信号対雑音SN比をさらに向上させるため,time-stretched pulseの周波数スペクトルを最適化した.機械学習を用いて,多数のインピーダンス・スペクトルから瞬時に電子物性を評価する手法を開発し,OLEDの電子物性評価に用い,その有用性を示した.
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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