機械学習によるCdSe量子ドット赤色発光ダイオードの効率予測

抄録

CdSe量子ドット (quantum dot, QD) を用いたITO/poly (3,4-ethylenedioxythiophene) polystyrene sulfonate /正孔輸送層/QD/電子輸送層/Alなる構造のQD発光ダイオード (quantum dot light emitting diodes, QLEDs) を作製し，さらに，機械学習による効率予測を行った．このQLEDsの効率支配因子を明らかにし，高効率QLEDsを実現するため，デバイスシミュレーションにより生成したデータを用いて，電子物性と発光効率の関係を機械学習させ，QLEDsの効率を予測する機械学習モデルを構築した．この結果，実験的に得られた効率支配因子の妥当性を示すことができ，さらに，QLEDsの高効率化のための正孔輸送層の電子物性を予測することができた．