高分子太陽電池，人工知能で性能予測大阪大学　研究グループ

　科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業において，大阪大学の研究グループは，次世代太陽電池として期待されている高分子太陽電池の高分子材料設計において，人工知能（AI）アルゴリズムの1つであるランダムフォレスト（RF）を用いて性能予測・選別する手法を新たに開発したと発表した。
　有機薄膜を用いる高分子太陽電池は，安価で安全・軽量なことから，実用化に向けて世界中で研究されている。高分子太陽電池の多くには，高分子とフラーレン誘導体の混合膜が用いられている。しかし，高分子の分子構造には無数の組み合わせが存在し，かつ混合膜の構造は計算で予測できないため，光電変換効率などの品質向上を目指すうえで，人海戦術的な実験や計算化学では限界があるとされていた。
　同グループは，高分子フラーレン太陽電池の混合膜材料としてこれまで報告されている高分子の化学構造，および素子性能に関わる物性値を手作業で1,200個集め，このデータを基にRFによる分類器（分類アルゴリズム）を構築した。この分類器を使って新たな材料候補となる高分子の構造を抽出することに成功し，従来の計算化学では不可能であった溶解性を付与するアルキル鎖の選別も可能になった。さらに，実際に選別した高分子を合成し，AI と実験スクリーニング法を融合させた迅速な材料開発法を確立した。今後，RFによる材料設計手法を，高分子だけでなく低分子や3種混合系材料にも展開し，より高効率な高分子太陽電池材料探索が期待されている。