[20p-B6-1~9] 12.3 Functional Materials and Novel Devices

2:30 PM - 2:45 PM JST(5:30 AM - 5:45 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[20p-B6-6] Machine Learning-Based Approach for Determining Molecular Packing of Organic Semiconductors

〇Takuya Seki¹, Yudai Shinozaki¹, Shunsuke Sato¹, Ryosuke Ito¹, Jun Takeya^2,3, Toshihiro Okamoto⁴, Go Watanabe^1,5,6 (1.Grad. Sch. of Sci., Kitasato Univ., 2.Grad. Sch. of Front. Sci., Univ. of Tokyo, 3.NIMS, 4.Sch. of Mater. and Chem. Tech., Tokyo Tech, 5.Sch. of Front. Eng., Kitasato Univ., 6.KISTEC)

Keywords:

organic semiconductor,crystal structure prediction,machine learning

実用的な有機半導体のための高機能化には、取りうる結晶構造を考慮した分子設計が重要である。現状の分子設計は、実験研究者の知識や経験則に依存しており、効果的な計算科学的手法の活用が課題となっている。そこで本研究では、機械学習モデルにてπ共役骨格の2次元パッキング構造を予測し、分子シミュレーションと組み合わせることで、精緻な結晶構造予測を目指した。