Учёные из Института общей и неорганической химии им. Н.С. Курнакова РАН и Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова предложили новый метод прогнозирования люминесцентных свойств комплексов иридия(III) с применением машинного обучения и базы данных IrLumDB. Такой подход может ускорить поиск оптимальных компонентов для оптоэлектроники.
Результаты работы, поддержанной Российским научным фондом (№ 24-73-10232), опубликованы в журнале Journal of Materials Chemistry C. https://pubs.rsc.org/en/Content/ArticleLanding/2025/TC/D5TC00305A.
Схема прогнозирования люминесценции соединений иридия.
Иридий(III) широко используют в органических светодиодах (OLED) из-за яркой люминесценции и высокой химической стойкости. Но создание новых эффективных эмиттеров требует много времени и денег. Люди постоянно ищут новые материалы, а искусственный интеллект помогает им в этом. Московские учёные разработали метод предсказания ключевых люминесцентных характеристик комплексов иридия(III) по структурной формуле без синтеза молекул или квантово-химических расчетов.
Младший научный сотрудник Лаборатории кристаллохимии и Центра цвета ИОНХ РАН Лев Краснов, автор статьи, прокомментировал работу: «На первом этапе собрали и систематизировали экспериментальные данные о люминесцентных свойствах 1287 комплексов иридия(III) из 340 научных статей. Созданная база данных IrLumDB содержит информацию о длине волны максимума излучения (λ». maxОптимальное соотношение анионных лигандов и изучаемые квантовые выхода фотолюминесценции в каждом комплексе.
Популярные алгоритмы машинного обучения — XGBoost, LightGBM и Catboost — обучены на ней предсказывать длину волны λ. max Модель демонстрирует высокую точность квантового выхода люминесценции, превосходящую показатели современных методов квантовой химии. Точность предсказаний сопоставима с результатами машинного обучения при изучении свойств значительно более простых органических молекул.
Работа имеет особое значение из-за успешного подтверждения предсказаний модели на 33 комплексах иридия, синтезированных в лаборатории.
Исследователи стремятся найти комплексы с эффективной люминесценцией. Для этого авторы разделили все комплексы базы данных на три класса по квантовому выходу (низкий, средний, высокий) и обучили модели предсказания класса эффективности люминесценции. Точность составила более 72%.
Ученые разработали приложение IrLumDB App, предоставляющее каждому исследователю доступ к визуализации базы данных и возможности предсказания свойств гипотетических комплексов.
Новая методика от авторов существенно ускорит поиск эффективных люминофоров на основе иридия(III). Исследователи могут оперативно оценить оптические свойства тысяч потенциальных комплексов, используя лишь структурные формулы лигандов, что открывает возможности для высокопроизводительного скрининга и разработки материалов для OLED и других оптоэлектронных устройств.
Авторы собираются дополнять базу данных, повышая точность предсказаний, а также синтезируют и испытывают в устройствах молекулы иридиевых комплексов, предложенные алгоритмами машинного обучения.
Источник: Sergei V. Tatarin, Lev V. Krasnov, Ekaterina V. Nykhrikova, Maxim M. Minin, Daniil E. Smirnov, Andrei V. Churakov and Stanislav I. BezzubovУскорение поиска эффективных излучателей на основе иридия(III) с помощью нового базы данных и машинного обучения, основанного исключительно на структурной формуле. Journal of Materials Chemistry C, 2025, 10.1039/D5TC00305A. https://doi.org/10.1039/D5TC00305A
Информация и фотография предоставлены Институтом общей и неорганической химии имени Н. С. Курнакова Российской академии наук.