論文の概要: Predictions of photophysical properties of phosphorescent platinum(II)
complexes based on ensemble machine learning approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05639v1
- Date: Sun, 8 Jan 2023 04:54:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-29 14:16:04.100634
- Title: Predictions of photophysical properties of phosphorescent platinum(II)
complexes based on ensemble machine learning approach
- Title（参考訳）: アンサンブル機械学習による蛍光白金(II)錯体の光物性の予測
- Authors: Shuai Wang (1), ChiYung Yam (2,3), Shuguang Chen (1,2), Lihong Hu (4),
Liping Li (2), Faan-Fung Hung (1,2), Jiaqi Fan (2), Chi-Ming Che (1,2), and
GuanHua Chen (1,2) ((1) Department of Chemistry, The University of Hong Kong,
Pokfulam, Hong Kong SAR, China (2) Hong Kong Quantum AI Lab Limited, Pak Shek
Kok, Hong Kong SAR, China (3) Shenzhen Institute for Advanced Study,
University of Electronic Science and Technology of China, Shenzhen, 518000,
China (4) School of Information Science and Technology, Northeast Normal
University, Changchun, 130117, China)
- Abstract要約: 蛍光金属錯体はエネルギー効率の良い有機発光ダイオード(有機発光ダイオード)の放出剤として研究されている。
OLEDエミッタとして実用化するためには、高い放射減衰率定数(k_r$)と光ルミネッセンス(PL)量子収率を持つPt(II)錯体を開発する必要がある。
そこで我々は, 蛍光Pt(II)エミッタの放射波長, 放射減衰速度定数, PL量子収率を正確に予測するための一般的なプロトコルを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Phosphorescent metal complexes have been under intense investigations as
emissive dopants for energy efficient organic light emitting diodes (OLEDs).
Among them, cyclometalated Pt(II) complexes are widespread triplet emitters
with color-tunable emissions. To render their practical applications as OLED
emitters, it is in great need to develop Pt(II) complexes with high radiative
decay rate constant ($k_r$) and photoluminescence (PL) quantum yield. Thus, an
efficient and accurate prediction tool is highly desirable. Here, we develop a
general protocol for accurate predictions of emission wavelength, radiative
decay rate constant, and PL quantum yield for phosphorescent Pt(II) emitters
based on the combination of first-principles quantum mechanical method, machine
learning (ML) and experimental calibration. A new dataset concerning
phosphorescent Pt(II) emitters is constructed, with more than two hundred
samples collected from the literature. Features containing pertinent electronic
properties of the complexes are chosen. Our results demonstrate that ensemble
learning models combined with stacking-based approaches exhibit the best
performance, where the values of squared correlation coefficients ($R^2$), mean
absolute error (MAE), and root mean square error (RMSE) are 0.96, 7.21 nm and
13.00 nm for emission wavelength prediction, and 0.81, 0.11 and 0.15 for PL
quantum yield prediction. For radiative decay rate constant ($k_r$), the
obtained value of $R^2$ is 0.67 while MAE and RMSE are 0.21 and 0.25 (both in
log scale), respectively. The accuracy of the protocol is further confirmed
using 24 recently reported Pt(II) complexes, which demonstrates its reliability
for a broad palette of Pt(II) emitters.We expect this protocol will become a
valuable tool, accelerating the rational design of novel OLED materials with
desired properties.
- Abstract（参考訳）: 蛍光金属錯体はエネルギー効率の良い有機発光ダイオード(OLED)の放出剤として激しく研究されている。
このうち、シクロメタル化Pt(II)錯体は、発色可能な三重項発光体である。
OLEDエミッタとして実用化するためには、高い放射減衰率定数(k_r$)と光ルミネッセンス(PL)量子収率を持つPt(II)錯体を開発する必要がある。
したがって、効率的かつ正確な予測ツールが望まれる。
本稿では,第1原理量子力学法,機械学習(ML),実験校正の組み合わせにより,蛍光Pt(II)エミッタの発光波長,放射減衰速度定数,PL量子収率を正確に予測するための汎用プロトコルを開発した。
蛍光性Pt(II)エミッタに関する新しいデータセットを構築し、200以上のサンプルを文献から収集した。
錯体の関連する電子的性質を含む特徴が選択される。
以上の結果から,2乗相関係数 (R^2$), 平均絶対誤差 (MAE), 根平均二乗誤差 (RMSE) は放射波長予測では0.96, 7.21 nm, 13.00 nm, PL量子収率予測では0.81, 0.11, 0.15 である。
放射減衰速度定数(k_r$)は、得られたr^2$の値は 0.67 であり、mae と rmse はそれぞれ 0.21 と 0.25 である。
Pt(II)エミッタの広いパレットの信頼性を示す24個の報告されたPt(II)錯体を用いてプロトコルの精度をさらに確認し,このプロトコルが望ましい性質を持つ新規OLED材料の合理的設計を加速する,貴重なツールになると期待する。
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