講演情報
[24p-P07-3]機械学習による有機半導体の結晶形状の予測
〇松田 洸祐1、岡田 智悠1、松井 弘之1 (1.山形大ROEL)
キーワード：
ランダムフォレスト,グラフ畳み込みニューラルネットワーク
有機分子は結晶化する際に一次元的なニードル、二次元的なプレート、三次元的なブロックなど様々な結晶形状を取ることが知られている。その内、有機トランジスタに用いる有機半導体の結晶形状は基板上に薄膜化しやすいプレート状が好ましい。しかし現在までのところ、実験や結晶構造情報なしに結晶形状を予測することは難しい。そこで本研究では機械学習を用いて有機半導体の分子構造から結晶形状を予測することを目的とした。