IEICE Society Conference 2023
Sep 12 - Sep 15, 2023Nagoya University Higashiyama Campus
IEICE Society Conference 2023
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[A-10-7]Prediction of sublimation temperature of organic electroluminescent materials using machine learning
○Niklas Norinder, 中島晴恵, 池田隆之, 山内諒, 山﨑舜平(半導体エネルギー研)
この講演は本会「学術奨励賞受賞候補者」の資格対象です。
有機EL材料の熱重量減少温度（TG）を予測するために、材料のSMILESからPaDEL Descriptorで作製した記述子をLightGBMにインプットし、アウトプットはTG温度とした。投稿時点でのLightGBMによる温度予測のスコアでは、おおむね実測値に近い予測値となった（データサイズ896個、5％重量減少で、R2：0.84、MAPE：5.1%、MAE：13℃）。最大誤差で50℃程度だった。
線形回帰を用いたものなど他のモデルも試行したが、LightGBMのスコアが最も高かった。LightGBMは、小規模のデータセットでも、過学習しにくい可能性がある。
線形回帰を用いたものなど他のモデルも試行したが、LightGBMのスコアが最も高かった。LightGBMは、小規模のデータセットでも、過学習しにくい可能性がある。