ESIN 预测网络

精度远超现有

基于前沿分子轨道加权特征的深度学习模型,仅从分子几何与轨道信息即可准确预测TADF发光体的光致发光量子产率,为有机延迟荧光材料的高通量筛选提供可解释的分子设计工具。

毕海 · 梁宝炎 · 李志强 · 王悦

Light: Science and Applications 2025

技术优势

预测准确

基于分子几何和轨道信息,模型能准确预测光致发光量子产率。

可解释

集成前沿分子轨道加权表示,使模型可解释,便于理解哪些结构因素影响效率。

无需实验

仅凭分子结构和轨道信息即可筛选,避免化学合成和表征实验。

应用场景