[7p-N307-1~10] 12.3 Functional Materials and Novel Devices

4:15 PM - 4:30 PM JST(7:15 AM - 7:30 AM UTC)Presentation by Applicant for JSAP Young Scientists Presentation Award

[7p-N307-2] Prediction of Single Crystal Structures of p-Type Organic Semiconductors Using Machine Learning and Molecular Simulations

〇Takuya Seki¹, Yudai Shinozaki¹, Shunsuke Sato², Ryosuke Ito¹, Jun Takeya^3,4, Toshihiro Okamoto⁵, Go Watanabe⁶ (1.Grad. Sch. of Sci., Kitasato Univ., 2.Sch. of Sci., Kitasato Univ., 3.Grad. Sch. of Front. Sci., Univ. of Tokyo, 4.NIMS, 5.Sch. of Mater. and Chem. Tech., Science Tokyo, 6.Sch. of Front. Eng., Kitasato Univ.)

Keywords:

organic semiconductor,crystal structure prediction,machine learning

有機半導体の実用化に資する高い電荷移動度の達成には、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、π共役骨格の2次元パッキング構造を予測可能な機械学習モデルと分子シミュレーションを組み合わせることで、p型有機半導体の結晶構造予測を目指した。