OLEDデバイスの機械学習
OLEDデバイスの構造と性能の関係を調査し、スクリーニングを迅速化するための機械学習ソリューション
OLEDデバイスのハイスループット設計および最適化を実現するための機械学習モデルを構築する
OLEDデバイスMLソリューションにより、科学者は、多層構造の有機EL（OLED）デバイスの動作出力、効率、安定性を定量化する性能指標を予測することが可能になります。これらの予測は、各層の配置や化学組成など、デバイスの動作や構造に関する単純かつ直接的な記述に基づいています。これにより、新しい設計空間全体にわたってデバイスの性能を的を絞って評価しようとするOLED開発者に対し、拡張性の高いソリューションを提供します。
主な機能
化学的知見に基づいた機械学習モデルを学習させ、層の配置や化学組成が異なるOLEDデバイスの性能特性を予測する
新しいデバイス構造の性能を迅速に予測し、機能性と層構造および化学的特性との間に解釈可能な関係を確立する
事前学習済みの機械学習モデルを用いて、外部量子効率、電流効率、電力効率、エレクトロルミネッセンスの最大ピーク位置、エレクトロルミネッセンスの帯域幅、および発光色の6つの異なるデバイス性能指標を予測する
すぐに使える量子力学（QM）記述子や機械学習（ML）モデルによるエネルギー準位図の可視化により、新しい化学構造やデバイスアーキテクチャの設計や探索を容易にする直感的なグラフィカルインターフェースを活用できます。
材料科学の研究分野全般にわたる幅広い応用
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