ポイント
- 次世代有機ELディスプレーに不可欠な「色純度の高い青色発光」と「高い発光効率」を両立する、安価で合成が容易なホウ素を含まない材料の開発に成功した。
- 約2万種の仮想分子ライブラリーを生成し、量子化学計算とAI（機械学習）を連携させることで、膨大な候補群から有望な分子を高速に見いだす手法を構築した。
- AIによる分子設計から有機EL素子作製・評価までを一気通貫で完了させ、時間と開発コストを劇的に削減する「データ駆動型材料開発」の圧倒的な有用性を実証した。
名古屋大学 トランスフォーマティブ生命分子研究所（WPI-ITbM）の羽飼 雅也 博士後期課程学生、藤本 和宏 特任准教授、山口 茂弘 教授、柳井 毅 教授、九州大学 高等研究院の安田 琢麿 教授らの研究グループは、機械学習と量子化学計算を連携させ、ホウ素を含まない青色発光材料を探索する「データ駆動型」手法を開発しました。
具体的には、カルバゾール含有多環芳香族分子（Cz-PAH）の候補約2万種をコンピューター上で網羅的に生成しました。そのうち約1,000分子について量子化学計算を行い、そのデータをAIに学習させることで、残り全候補の発光特性を高速かつ高精度に予測することに成功しました。
予測結果から最も有望な2分子（Cz-PAH-1、Cz-PAH-2）を厳選して合成・評価した結果、予測通り極めて波長幅の狭い青色発光（半値幅17～19nm（ナノメートル））を示しました。さらに、これらを用いた有機EL素子は、次世代規格「Rec. 2020」の青色原色に迫る色度座標と、最大35.2%の高い外部量子効率を達成しました。
計算機上の大規模探索から素子作製までを1つの工程として統合した本成果は、次世代ディスプレーの低コスト化・省資源化に直結するだけでなく、候補数が膨大なあらゆる有機機能材料の開発を劇的に加速する基盤技術になると期待されます。
本研究成果は、2026年7月21日（現地時間）付ドイツ化学会誌「Angewandte Chemie International Edition」オンライン版に掲載されました。
本研究は、以下の事業・共同利用研究施設の支援のもとで行われたものです。
科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 CREST（JPMJCR21O5）
日本学術振興会 科学研究費補助金 挑戦的研究(開拓)（JP24K21248）
日本学術振興会 科学研究費補助金 基盤B（JP25K01848）
日本学術振興会 学術変革領域研究（A）（JP25H01253）
日本学術振興会 科学研究費補助金 基盤A（JP24H00449）
科学技術振興機構 先端国際共同研究推進事業（ASPIRE）（JPMJAP2508）
日本学術振興会 国際共同研究加速基金（国際先導研究）（JP22K21346）
日本学術振興会 学術変革領域研究（A）（JP24H02268）
日本学術振興会 科学研究費補助金 基盤S（JP25H00429）
日本学術振興会 学術変革領域研究（A）（JP25H01266）
文部科学省・共同利用・共同研究システム形成事業「学際領域展開ハブ形成プログラム」（JPMXP1323015482）
計算科学研究センター（Research Center for Computational Science） 施設利用（24-IMS-C082、25-IMS-C083）
＜プレスリリース資料＞
- 本文 PDF（806KB）
＜論文タイトル＞
- “Machine-Learning-Guided Discovery of Boron-Free Narrowband Blue Thermally Activated Delayed Fluorescence Emitters”
- DOI：10.1002/ange.2731055
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E-mail：officeitbm.nagoya-u.ac.jp -
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