研究内容
research

　森研究室は、半経験的分子軌道法、時間依存密度汎関数法、機械学習を組み合わせた「電子構造インフォマティクス」のアプローチにより、天然色素インジゴの誘導体（400万種）から「一重項分裂」による多重励起子生成で高効率の太陽電池材料となり得る分子の探索しました。有望候補分子の化学構造を AI 解析することで一重項分裂を効果的に示す化学構造の規則を見出し、対称的で高い合成可能性を持つ候補物質を提案しました。

Machine-learning assisted design principle search for singlet fission: an example study of cibalackrot
Weber, F., Mori, H.
npj Comput Mater 8, 176 (2022).
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