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

2:45 PM - 3:00 PM JST(5:45 AM - 6:00 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[20p-B6-7] Prediction of Organic Semiconductor Crystal Structure by Using Computational Science and Machine Learning

〇Yudai Shinozaki¹, Takuya Seki¹, 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:

molecular simulation,machine learning

有機半導体のキャリア移動度には、分子の結晶構造が大きく寄与していることが知られている。有機半導体の設計・合成、結晶構造の同定から物性測定までには多大な労力と時間を要するため、分子構造のみから結晶構造の予測が可能となれば新規有機半導体の分子設計の効率化が期待できる。本研究では、分子シミュレーションおよび機械学習を用いた高効率かつ高精度な結晶構造予測手法の開発に取り組んだ。