Специалисты Института общей и неорганичной химии им. Н.С. Курнакова РАН совместно с учёными МГУ им. М.В. Ломоносова совершили прорыв в разработке люминесцентных материалов. Их инновационная платформа IrLumDB, объединившая машинное обучение и обширную базу данных, открывает эру ускоренного проектирования иридиевых излучателей для OLED-технологий. Проект реализован при поддержке Российского научного фонда.
Искусственный интеллект на службе химии
Комментируя исследование, Лев Краснов из ИОНХ РАН подчеркнул: «Мы систематизировали данные 1287 комплексов иридия(III) из 340 международных публикаций. Обученные на IrLumDB алгоритмы XGBoost, LightGBM и Catboost демонстрируют точность прогноза, превосходящую традиционные квантово-химические методы». Особую значимость работе придаёт успешная экспериментальная проверка на 33 синтезированных соединениях.
Трёхступенчатая система классификации
Для оптимизации поиска высокоэффективных эмиттеров учёные внедрили уникальную систему ранжирования. Комплексы разделены на три класса по квантовому выходу (0-0.1, 0.1-0.5, 0.5-1), что позволило достичь 72% точности прогнозирования ключевых характеристик. Это в разы сокращает время от концепции до реализации новых материалов.
Доступный инструмент для научного сообщества
Разработанное онлайн-приложение IrLumDB App предоставляет исследователям беспрецедентные возможности. Платформа позволяет визуализировать данные и тестировать гипотетические структуры, открывая путь к высокоскоростному скринингу перспективных соединений.
Перспективы для индустрии
Новый подход, объединивший усилия Андрея Чуракова, Станислава Безубова и других учёных, кардинально меняет парадигму создания OLED-материалов. Прогнозирование свойств по структурным формулам лигандов ускоряет разработку в десятки раз, что особенно значимо для производства гибкой электроники и устройств нового поколения.
