近日，我校博士后创新实践基地谭筝博士在利用深度学习和对抗网络对OLED延迟荧光材料进行智能化设计方面取得重要进展，相关研究成果发表于国际学术期刊ACS Omega上，ACS Omega是美国化学学会收录的期刊。本研究主要聚焦于有机显示材料，特别是热激活延迟荧光（thermally activated delayed fluorescence，TADF）材料的材料基因组和以机器学习为辅助的分子设计。我们搭建了算法合成，深度学习预测，对抗生成和高通量筛选四个模块，对TADF分子进行有效设计，使其可以在后续的OLED发光二极管的器件制备中产生应用价值。对抗生成的分子通过了含时密度泛函（TDDFT），悬轨耦合以及激发态优化等高通量计算，最终筛选出的样本具有足够小的单重态三重态能隙，适中的悬轨耦合，以及显著的电子迁移特性，可以作为优秀的TADF候选分子。该项工作对于加快OLED显示材料的设计效率，以及人工智能在显示行业的融合与发展，具有一定的重要意义。

使用对抗编码器对延迟荧光分子进行生成和智能化设计的示意图

谭筝博士现为电子科技大学-必赢优惠y272net博士后创新实践基地博士后，讲师。英国University of Durham博士，台湾中央研究院原子与分子研究所博士后，天威新能源工艺总管，理想资本高级投资经理，翕元量化科技有限公司投资总监。目前主要在我校博士生导师杨仕清教授和电子科技大学博士生导师张万里教授的共同指导下开展人工智能材料设计方面的研究工作。

文章链接：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsomega.2c02253