Symmetry-Constrained Generation of Diverse Low-Bandgap Molecules with Monte Carlo Tree Search

要約

有機オプトエレクトロニクス材料は、その溶液加工性、機械的柔軟性、および調整可能な電子特性により、次世代電子デバイスの有望な手段です。
特に、近赤外線 (NIR) 感受性分子は、暗視装置や生物医学イメージングにおいて独自の用途を持っています。
分子工学は、Y シリーズ分子などの非フラーレン アクセプター (NFA) の開発において重要な役割を果たしており、これにより太陽電池の電力変換効率 (PCE) が大幅に向上し、NIR 領域のスペクトル範囲が向上しました。
しかし、合成の容易性を確保しながら、目標とする光電子特性を備えた分子を体系的に設計することは依然として課題です。
これに対処するために、対称性を意識したフラグメント分解アルゴリズムとフラグメント制約付きモンテカルロ ツリー検索 (MCTS) ジェネレーターを使用して、ドメインに焦点を当て、特許でマイニングされた有機電子分子のデータセットからの構造事前分布を活用します。
私たちのアプローチは、TD-DFT 計算で検証されたように、特許データセットから対称性の制約を保持しながら、赤方偏移した吸収も示す候補を生成します。

要約(オリジナル)

Organic optoelectronic materials are a promising avenue for next-generation electronic devices due to their solution processability, mechanical flexibility, and tunable electronic properties. In particular, near-infrared (NIR) sensitive molecules have unique applications in night-vision equipment and biomedical imaging. Molecular engineering has played a crucial role in developing non-fullerene acceptors (NFAs) such as the Y-series molecules, which have significantly improved the power conversion efficiency (PCE) of solar cells and enhanced spectral coverage in the NIR region. However, systematically designing molecules with targeted optoelectronic properties while ensuring synthetic accessibility remains a challenge. To address this, we leverage structural priors from domain-focused, patent-mined datasets of organic electronic molecules using a symmetry-aware fragment decomposition algorithm and a fragment-constrained Monte Carlo Tree Search (MCTS) generator. Our approach generates candidates that retain symmetry constraints from the patent dataset, while also exhibiting red-shifted absorption, as validated by TD-DFT calculations.

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