講演情報
[10a-N302-10]核独立化学シフトを用いた機械学習による有機半導体の結晶密度予測
〇井上 翔太1、關 拓和2、篠崎 雄大2、竹谷 純一3,4、岡本 敏宏5、渡辺 豪6 (1.北里大院未来工、2.北里大院理、3.東大院新領域、4.物材機構、5.科学大物質理工、6.北里大未来工)
キーワード：
有機半導体、核独立化学シフト、グラフニューラルネットワーク
有機半導体の電荷移動度を左右しうる集合構造において、π共役骨格間の相互作用が重要である。しかし、既存の機械学習モデルにおいてπ共役骨格の性質を決定づける芳香族性の効果は十分に考慮されていない。本研究では、芳香族性指標である核独立化学シフト(NICS)を導入したグラフニューラルネットワークを用い、有機半導体の結晶密度予測モデルを作成することで、芳香族性が集合構造に与える影響について考察した。