名古屋大学トランスフォーマティブ生命分子研究所（WPI-ITbM）の羽飼 雅也 博士後期課程学生、藤本 和宏 特任准教授、山口 茂弘 教授、柳井 毅 教授、九州大学高等研究院の安田 琢麿 教授らの研究グループは、機械学習と量子化学計算を連携させ、ホウ素を含まない青色発光材料を探索する「データ駆動型」手法を開発しました。　具体的には、カルバゾール含有多環芳香族分子（Cz-PAH）注2）の候補約2万種をコンピュータ上で網羅的に生成しました。そのうち約1,000分子について量子化学計算を行い、そのデータをAIに学習させることで、残り全候補の発光特性を高速かつ高精度に予測することに成功しま...