OLED 소자 ML
머신러닝 OLED 소자의 구조와 성능 간의 관계를 조사하여 신속한 선별을 위한 해결책
머신러닝 모델을 생성하여 OLED 소자의 고처리량 설계 및 최적화를 가능하게 합니다.
OLED 소자 ML 솔루션을 통해 과학자들은 다성분 적층형 유기 발광 다이오드(OLED)의 작동 출력, 효율 및 전류-전압 특성( 안정성 )을 정량화하는 성능 지표를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 층의 배열 및 화학적 조성 등 소자의 작동 방식과 구조에 대한 간단하고 직접적인 설명을 기반으로 합니다. 이는 새로운 설계 영역 전반에 걸쳐 소자 성능에 대한 목표 지향적인 평가를 수행하고자 하는 OLED 개발자들에게 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
주요 역량
화학 정보를 반영한 머신러닝 모델을 학습시켜, 다양한 층 구조와 화학 조성을 가진 OLED 소자의 성능 특성을 예측한다
새로운 소자 구조의 성능을 신속하게 예측하여, 기능성과 층 구조 및 화학적 특성 간의 해석 가능한 관계를 규명한다
사전 훈련된 ML 모델을 사용하여 외부 양자 효율, 전류 효율, 전력 효율, 전계발광 최대 피크 위치, 전계발광 대역폭, 방출광의 색상 등 6가지 기기 성능 지표를 예측합니다.
기본으로 제공되는 양자역학(QM) 표현자 및 기계학습(ML) 모델을 활용한 에너지 준위 다이어그램 시각화를 통해, 새로운 화학 구조와 소자 아키텍처를 손쉽게 설계하고 탐구할 수 있는 직관적인 그래픽 인터페이스의 이점을 누려보세요.
재료과학 연구 분야 전반에 걸친 폭넓은 응용
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