AIが明るく効率的な青色OLED材料の発見を加速

名古屋大学と九州大学の研究者らは、機械学習と量子化学計算を活用して青色有機EL向けの新材料の発見を加速した。炭素、水素、窒素に基づく1万9000以上の分子からなる仮想ライブラリを作成し、ホウ素は避けた。1000個の分子からなるサブセットでAIモデルを訓練したところ、残り1万7000以上の分子を評価でき、詳細な量子計算が必要だったのはわずか1050個だった。選ばれた2つの材料、Cz-PAH-1とCz-PAH-2は、狭い発光スペクトル（半値全幅17～19 nm）、高い光ルミネッセンス量子収率（93～99％）、そして最大35.2％の外部量子効率を示した。このアプローチは、電池、触媒、太陽電池向けの他の有機材料にも適用可能である。