Ученые Новосибирского государственного университета предложили новый метод разработки органических материалов с термически активированной задержанной флуоресценцией (TADF) для применения в органических светодиодах (OLED).
По словам ученых, исследование направлено на создание более эффективных и узкоспектральных эмиттеров. В работе специалисты использовали графовые нейронные сети, которые позволяют моделировать свойства молекул и предсказывать их поведение без необходимости в ресурсоемких квантово-химических расчетах. Такой подход ускоряет процесс поиска и отбора потенциально эффективных соединений.
Компьютерное моделирование позволяет предсказать многие свойства с довольно хорошей точностью и изучить свойства молекул in silico, прежде чем они будут синтезированы в колбе. Такие исследования проводятся и в нашей лаборатории.
Исследователи сосредоточились на мультирезонансных TADF-эмиттерах, которые отличаются высокой светоотдачей и узкой полосой излучения. В отличие от традиционных донорно-акцепторных конструкций, новые материалы основаны на жестком молекулярном каркасе, где донор и акцептор представлены атомами азота и бора, встроенными в углеродную структуру.
Современные OLED-эмиттеры представляют собой связанную через мостик пару электрондонорной и электронакцепторной группы. Однако у такой конструкции есть существенный недостаток, так как части донора и акцептора между собой соединены не жестко, а геометрии возбужденных и невозбужденных состояний сильно отличаются.
С помощью разработанной модели ученые отобрали наиболее перспективные молекулы, одна из которых уже синтезирована. Новый эмиттер обладает яркой зеленой флуоресценцией и демонстрирует узкую полосу эмиссии — всего 25 нм. Это может обеспечить высокую чистоту цвета пикселей OLED-дисплеев. Следующим этапом станет разработка эмиттеров синего и красного цвета, необходимых для полноцветных экранов.
Проект реализуется в рамках государственной поддержки Министерства науки и высшего образования России.
Ранее Наука Mail писала, что в Китае представили лазер, способный считывать мельчайшие символы с расстояния больше километра.