研究者たちは、光励起有機結晶の出力力を最適化するためのマシンラーニングワークフローを開発しました。LASSO回帰を用いて重要な分子部分構造を特定し、ベイズ最適化を用いて効率的なサンプリングを行うことで、従来の方法よりも73倍効率的な最大ブロッキング力37.0 mNを達成しました。
phys.org
Machine learning unlocks superior performance in light-driven organic crystals
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