Presentation Information
[11a-PA3-4]Enhancing Machine Learning-Based Crystal Structure Prediction
for Organic Semiconductors
〇Shogo Ishida1, Takuya Seki2, Shota Inoue1, Yudai Shinozaki2, Jun Takeya3,4, 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,machine learning,crystal structure prediction
有機半導体の電荷移動度は結晶構造に強く依存するため、分子構造から結晶構造を予測することは材料設計において重要である。近年、結晶構造予測（CSP）が盛んに研究されているが、有機結晶では探索空間が膨大であり、計算コストの高さが課題となっている。本研究では、機械学習を用いて分子構造から結晶構造情報を予測し、その結果をCSPの事前情報として活用することで探索空間を削減する手法を検討した。