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哈佛大學聯手三星、MIT 利用機器學習降低OLED成本
 

近日,哈佛大學聯合三星、MIT篩選出超過1000個用于有機發光二極管(OLED)的藍光分子,該新型材料如果應用在OLED當中,能大幅降低其生產成本,并能提升OLED屏的性能。

研究人員們開發了一個由于計算機輔助的分子太空梭(Molecular Space Shuttle)篩選流程,該流程結合了實驗化學、機器學習、化學信息學,可以快速找出高于產業標準的新型OLED分子。

該小組負責人Aspuru-Guzik說到,一直以來,研究人員認為有機發光分子應該來自一個范圍很小、人們很難發現的分子領域。但通過精密的分子構建器,同時配合最先進的機器學習技術,他們發現了高性能的藍光OLED材料。

根據項目研究人員介紹,要想降低OLED生產成本,其最大的挑戰是發出藍光。

OLED跟LCD一樣也需要綠、紅、藍三種顏色的子像素組合來實現屏幕中的所有顏色,但目前存在的問題是,有機分子很難有效地發出藍光。為了提升藍光強度,OLED制造商會使用一些過渡金屬(比如銥)憑借磷光現象( phosphorescence)增強分子,從而生產出一種有機金屬分子。但這一解決方案成本過高,而且并不能保證藍光的穩定性。

因此Aspuru-Guzik和他的團隊想要完全使用有機分子取代這些有機金屬化合物。首先研究人員建立了一個超過160萬個候選分子的分子庫,為了縮小范圍,哈佛大學計算機科學助理教授 Ryan Adams帶領研究團隊開發出新型的機器學習算法來預測哪種分子能產生較好的結果,并優先對這些分子進行虛擬測試。通過這種方式,將搜索計算成本減少了十倍以上。他們總結說,化學和機器學習的結合讓研究人員更容易地預測分子的顏色和亮度。

Adams提到,機器學習已經開始被用于大量的科學領域,機器學習與各學科之家的協作不僅有助于促進計算機科學的發展,同時也能開發更多新材料。

為了更精確地找出這些超級分子,研究人員結合理論模型和實驗實踐建立了一個網頁應用,讓合作人員研究超過50萬條量子化學模擬結果。這一階段完成之后,該團隊得到了數百種性能表現和當前最佳的無金屬 OLED相當的分子。

從目前看來,這些分子還不能直接進行商用,但隨著此項技術的發展,未來很有可能為OLED顯示屏地更迭起到非常大的推動力。(來源:LCD液晶網)

發布人:LCD液晶顯示屏 發布時間:2016年8月13日 已被瀏覽 1085

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