[15a-K405-1~11] 12.5 有機・ハイブリッド太陽電池

11:45 〜 12:00

[15a-K405-11] フラーレン系有機薄膜太陽電池における高J_SCドナー分子設計のためのLOOCVを用いた機械学習アプローチ

森下 裕未¹、鑓水 美里¹、金子 正徳²、〇村岡 梓¹ (1.日女大理、2.横市大院生命ナノ)

キーワード：

フラーレン型有機薄膜太陽電池、短絡電流密度、機械学習

フラーレン型有機薄膜太陽電池（OPV）はドナー材料の吸光度に依存するため、高効率化には優れたドナー材料の探索が重要である。本研究では、データセット構築に向けたモデルの優先順位付けを可能とする機械学習を活用し、フラーレン型OPVのドナー分子材料を効率的に探索した。高分子ドナー材料のPCE、V_OC、J_SC、FF、HOMO、LUMOのデータを用いてJ_SCを目的変数とし、サポートベクター回帰とLOOCVを活用して予測を行った。その結果、(i) 両端にチオフェンを有する3つの5員環ユニット構造、(ii) 分子骨格をフッ素化した構造がJ_SCに寄与することがわかった。