講演情報
[11a-PA3-4]有機半導体結晶における機械学習を用いた結晶構造予測の効率化
〇石田 清悟1、關 拓和2、井上 翔太1、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、機械学習、結晶構造予測
有機半導体の電荷移動度は結晶構造に強く依存するため、分子構造から結晶構造を予測することは材料設計において重要である。近年、結晶構造予測（CSP）が盛んに研究されているが、有機結晶では探索空間が膨大であり、計算コストの高さが課題となっている。本研究では、機械学習を用いて分子構造から結晶構造情報を予測し、その結果をCSPの事前情報として活用することで探索空間を削減する手法を検討した。