Разработан инновационный подход к созданию эффективных иридиевых излучателей для OLED-дисплеев
Ученые Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН (ИОНХ РАН) и Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова представили инновационный подход к прогнозированию люминесцентных свойств комплексов иридия(III) с использованием машинного обучения и новой базы данных IrLumDB. Этот подход позволяет ускорить процесс поиска наилучших компонентов для оптической электроники.
Комплексы иридия(III) широко применяются в органических светодиодах (OLED), используемых, благодаря их яркой люминесценции и высокой химической устойчивости, для производства OLED-дисплеев. Авторы предложили метод, позволяющий быстро и точно предсказывать ключевые люминесцентные характеристики комплексов иридия(III) на основе их структурной формулы без необходимости синтезировать целевые молекулы или выполнять квантово-химические расчеты.
«На первом этапе были собраны и систематизированы экспериментальные данные о люминесцентных свойствах 1287 комплексов иридия(III) из 340 научных статей. Полученная уникальная база данных IrLumDB содержит информацию о длине волны максимума излучения (λmax) и квантовом выходе фотолюминесценции для каждого комплекса. На ее основе популярные алгоритмы машинного обучения (XGBoost, LightGBM и Catboost) были обучены предсказывать длину волны λmax и квантовый выход люминесценции с высокой точностью, которая превосходит метрики, достижимые современными методами квантовой химии и является соизмеримой с точностью предсказания свойств значительно более простых органических молекул методами машинного обучения. Особую ценность работе придает тот факт, что предсказания модели были успешно проверены на 33 синтезированных в нашей лаборатории комплексах иридия», — рассказал один из участников исследования, младший научный сотрудник Лаборатории кристаллохимии и Центра цвета ИОНХ РАН Лев Краснов.
Так как ключевой задачей является поиск новых комплексов с высокоэффективной люминесценцией, авторы разделили все комплексы из базы данных на три класса: с низким (0-0.1), средним (0.1-0.5) и высоким (0.5-1) квантовым выходом, а затем обучили модели предсказывать класс эффективности люминесценции. В результате точность составила более 72 %. Ученые подготовили онлайн-приложение IrLumDB App, в котором любому исследователю доступны визуализация базы данных и возможность предсказания свойств для своих гипотетических комплексов.
Предложенный подход позволяет значительно ускорить процесс поиска новых эффективных люминофоров на основе иридия(III). Используя только структурную формулу лигандов, исследователи смогут быстро оценить оптические свойства тысяч потенциальных комплексов, что открывает новые возможности для высокопроизводительного скрининга и разработки материалов для OLED и других оптоэлектронных устройств.
В дальнейшем авторы планируют пополнять созданную ими базу данных, улучшать точность предсказаний, а также синтезировать и испытать в устройствах молекулы иридиевых комплексов, рекомендованные на основании разработанных алгоритмов машинного обучения.
Исследование поддержано грантом РНФ.