[10a-N302-1~11] 18.1 Materials Informatics

11:30 AM - 11:45 AM JST(2:30 AM - 2:45 AM UTC)

[10a-N302-10] Prediction of Crystal Density of Organic Semiconductors Using Machine Learning with Nucleus-Independent Chemical Shifts

〇Shota Inoue¹, Takuya Seki², Yudai Shinozaki², Jun Takeya^3,4, Toshihiro Okamoto⁵, Go Watanabe⁶ (1.Grad. Sch. of Front. Eng., Kitasato Univ., 2.Grad. 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,NICS,graph neural network

有機半導体の電荷移動度を左右しうる集合構造において、π共役骨格間の相互作用が重要である。しかし、既存の機械学習モデルにおいてπ共役骨格の性質を決定づける芳香族性の効果は十分に考慮されていない。本研究では、芳香族性指標である核独立化学シフト(NICS)を導入したグラフニューラルネットワークを用い、有機半導体の結晶密度予測モデルを作成することで、芳香族性が集合構造に与える影響について考察した。