OLED｜高丽大学AI系统将缩短OLED发色及荧光分子时间和成本

CINNO Research产业资讯，高丽大学研发团队开发出可大幅缩短OLED的发色分子和荧光分子的开发时间和成本的AI。

3月18日根据韩媒zdnet报道。高丽大学对外表示Park Sungnam化学系教授研发团队开发出了能够快速预测发色分子和荧光分子等多种有机分子的光特性的"深度学习分子光谱法"。

为了开发发色分子和荧光分子，需要准确预测光特性，如吸光波长和发光波长、半峰宽、发光量子效率、吸光系数等。如OLED的发光分子，需要明确颜色和亮度、清晰度，以及能量转换效率等OLED的光特性。

高丽大学研发团队开发出的深度学习分子光谱法，与传统方法相比预测时间缩短了约6.3万倍，吸光和发光波长的预测误差分别减少了2.2倍和1.5倍。使用它可以快速找到发色分子和荧光分子，以满足光特性的目的，大大减少开发时间和成本。

研发团队通过收集文献中的众多分子的7种光特性，用3万多个数据建立了数据库（DB），并在此基础上开发出了能够有效学习分子结构和光特性的深度学习分子光谱。

此次研究是在教育部、韩国研究财团推进的理工领域大学重点研究所支援项目的支持下进行，刊登在国际学术期刊《美国化学会杂志》（American Chemical Society）JACS Au的3月18日封面论文。Jung Junyoung教授和Han Minhee硕博连读生作为第一作者，Park Sungnam教授为担任教师。