[17p-P04-1~10] 23 合同セッションN「インフォマティクス応用」（ポスター）

[17p-P04-6] AI支援型分子設計システムにおける光学特性予測と光学スペクトル生成

〇佐々木 蓮¹、岡田 智悠¹、松井 弘之¹ (1.山形大ROEL)

キーワード：

マテリアルズインフォマティクス、機械学習、有機半導体

近年、機械学習などを活用し材料開発をするマテリアルズ・インフォマティクスにより、材料開発の時間短縮やコスト削減が期待されている。そこで、機械学習モデルが導入された分子設計アプリケーションにより、分子構造を描画すると瞬時に物性値を予測できるようにすることで、分子設計の効率化を目指している。すでに、HOMO・LUMOエネルギー、合成容易性の予測に成功しており、本研究では新たに吸光スペクトルの予測を試みた。