OLED 器件机器学习
机器学习（ML） 一种用于研究OLED器件架构与性能之间关系的解决方案，以加速筛选
创建机器学习（ML） 模型，以实现OLED器件的高通量设计和优化
OLED器件机器学习解决方案使科学家能够预测用于量化多组分分层有机发光二极管（OLED）工作输出、效率和稳定性的性能指标。这些预测基于对器件工作原理和架构的简单直接描述，例如各层的排列方式和化学组成。这为希望在新颖的设计空间内对器件性能进行针对性评估的OLED开发人员提供了一种可扩展的解决方案。
核心能力
基于化学知识训练机器学习模型，以预测具有不同层结构和化学组成的OLED器件的性能特性
快速预测新型器件结构的性能，以建立功能性与层结构及化学性质之间可解释的关联
利用预训练的机器学习模型，预测六项不同的器件性能指标，包括外部量子效率、电流效率、功率效率、电致发光最大峰值位置、电致发光带宽以及发光颜色
借助直观的图形界面，您可以轻松设计和探索新型化学结构与器件架构，该界面通过预置的量子力学描述符和机器学习模型对能级图进行可视化展示，从而进一步简化了这一过程。
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