講演情報
[7p-P04-7]有機半導体結晶における近接分子間距離の機械学習予測モデルの構築
〇(B)石田 清悟1、關 拓和2、井上 翔太3、篠崎 雄大2、竹谷 純一4,5、岡本 敏宏6、渡辺 豪7 (1.北里大理、2.北里大院理、3.北里大院未来工、4.東大院新領域、5.物材機構、6.科学大物質理工、7.北里大未来工)
キーワード：
有機半導体、機械学習、結晶構造予測
有機半導体の実用化に向けて、デバイス性能に直結する電荷移動度の向上を目指した分子設計が重要である。高移動度p型有機半導体の多くは、π共役骨格の配置がヘリングボーン構造をとることが報告されているが、理論的な結晶構造の予測は容易でない。本研究では、ヘリングボーンの集合様式をとる有機半導体について分子構造から近接分子間距離を予測可能な機械学習モデルの構築に取り組んだ。