Искусственный интеллект помог в поиске новых материалов для синих OLED

Учёные из Нагойского и Кюсю университетов применили машинное обучение для поиска новых органических материалов, предназначенных для синих OLED-пикселей. Эти пиксели, известные своей низкой эффективностью и коротким сроком службы, теперь могут быть улучшены благодаря двум новым соединениям — Cz-PAH-1 и Cz-PAH-2, которые не содержат бора и имеют узкий спектр излучения.

Синие OLED-пиксели традиционно сталкиваются с проблемами из-за того, что только 25% образующихся экситонов могут излучать свет, тогда как остальные 75% теряются в виде тепла. Для решения этой проблемы используются материалы с термически активированной замедленной флуоресценцией (TADF), однако их синтез часто требует использования бора, что затрудняет процесс.

Японские исследователи сменили бор на соединения углерода, водорода и азота, создав виртуальную библиотеку из более чем 19 тысяч молекул. Для детального анализа они выбрали 1000 из них и обучили ИИ, который затем оценил 17 тысяч молекул, выбрав 50 кандидатов для дальнейшего квантово-химического расчета. В результате были отобраны два наиболее перспективных материала, что позволило значительно сэкономить средства на исследования.

Оба материала обеспечили узкополосное синее излучение с шириной спектра 17–19 нм и продемонстрировали высокий квантовый выход фотолюминесценции — 93–99%. Пиксель на основе Cz-PAH-1 достиг цветности, близкой к стандарту Rec. 2020, а пиксель с Cz-PAH-2 показал максимальную внешнюю квантовую эффективность 35,2%.

Авторы исследования предполагают, что разработанная ими методология поиска материалов может быть применена к другим областям, включая аккумуляторы, катализаторы и солнечные панели, что может ускорить открытия в этих сферах.