Development of Platform for Crystal Structure Prediction of Organic Semiconductors

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本研究では、機械学習と分子動力学(MD)シミュレーションを連携することで、有機材料、特に有機半導体単結晶について、分子構造のみから結晶構造を高精度に予測できる計算科学プラットフォームの構築に取り組んでいる。初年度である2022年度では、まず実験から得られた有機半導体単結晶の結晶構造データを集めたデータベースを構築した。そして、このデータベースを活用して代表的なパッキング構造を高精度に予測可能な機械学習モデルを作成した。また、結晶構造探索プログラムとMDシミュレーションを併用させた手法により、2種類のn型有機半導体においては分子構造のみから結晶構造を予測できることを確かめた。