Сотрудники Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова 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. Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом (№ 24-73-10232), опубликованы в Journal of Materials Chemistry C.

Комплексы иридия(III) широко применяются в органических светодиодах (OLED), благодаря их яркой люминесценции и высокой химической устойчивости. Однако разработка новых эффективных эмиттеров требует значительных временных и финансовых затрат. Люди всегда искали новые материалы. Сегодня им в этом помогает искусственный интеллект. Московские исследователи 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 расчёты.

Работу прокомментировал один из авторов статьи, младший научный сотрудник Лаборатории кристаллохимии и Центра цвета ИОНХ РАН Лев Краснов: «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 (λ_max) и квантовом выходе фотолюминесценции для каждого комплекса.

На её основе популярные алгоритмы машинного обучения (XGBoost, LightGBM и Catboost) были обучены предсказывать длину волны λ_max 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 придаёт тот факт, что предсказания модели были успешно проверены на 33 синтезированных в нашей лаборатории комплексах иридия».

Так как ключевой задачей исследователей является поиск новых комплексов с высокоэффективной люминесценцией, то авторы разделили все комплексы из базы данных на 3 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 %.

Учёные подготовили онлайн-приложение IrLumDB App, в котором любому исследователю доступны визуализация базы данных и возможность предсказания свойств для своих гипотетических комплексов.

Предложенный авторами подход позволит значительно ускорить процесс поиска новых эффективных люминофоров на основе иридия(III). Используя только структурную формулу лигандов, исследователи могут 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.

Источник: пресс-служба Минобрнауки России.