Последние достижения в области искусственного интеллекта в исследованиях органической электроники

Открытие новых органических оптоэлектронных материалов для таких применений, как органические светоизлучающие диоды, органические фотоэлектрические устройства и органические полевые транзисторы, традиционно ограничивалось низкой эффективностью экспериментального метода проб и ошибок и огромным многообразием химического пространства. Искусственный интеллект (ИИ) стал трансформирующей парадигмой, позволяющей ускорить этот процесс с помощью стратегий, основанных на данных. В настоящем обзоре представлен всесторонний анализ интеграции ИИ в органическую оптоэлектронику — от фундаментальных концепций прогнозирования до полностью автономных систем. Сначала рассматриваются основные рабочие процессы, включая формирование специализированных баз данных и применение моделей машинного обучения для высокопроизводительного виртуального скрининга. Затем подробно описывается решающий переход к обратному проектированию, при котором генеративные модели создают de novo молекулярные структуры с заданными функциональными характеристиками. Особое внимание уделено новым направлениям, преобразующим эту область, включая использование больших языковых моделей для анализа научной литературы, развитие когнитивных ИИ-агентов для планирования экспериментов и интеграцию робототехники для создания лабораторий с автономным управлением. Эти интегрированные системы замыкают цикл «проектирование — синтез — характеристика», обеспечивая открытие материалов с беспрецедентной скоростью. Цель обзора — прояснить изменяющийся ландшафт применения ИИ в органической оптоэлектронике, выделив критические проблемы достоверности данных, трансформирующие стратегии генеративного проектирования и перспективное направление развития к полностью автономным исследовательским парадигмам.