Deciphering Design of Aggregation‐Induced Emission Materials by Data Interpretation

聚集诱导发射 计算机科学 复杂系统 生物系统 激发态 人工神经网络 自编码 集合(抽象数据类型) 人工智能 数据挖掘 物理 量子力学 核物理学 荧光 生物 程序设计语言
作者
Junyi Gong,Ziwei Deng,Huilin Xie,Zijie Qiu,Zheng Zhao,Ben Zhong Tang
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
标识
DOI:10.1002/advs.202411345
摘要

Abstract This work presents a novel methodology for elucidating the characteristics of aggregation‐induced emission (AIE) systems through the application of data science techniques. A new set of chemical fingerprints specifically tailored to the photophysics of AIE systems is developed. The fingerprints are readily interpretable and have demonstrated promising efficacy in addressing influences related to the photophysics of organic light‐emitting materials, achieving high accuracy and precision in the regression of emission transition energy (mean absolute error ( MAE ) ∼ 0.13 eV ) and the classification of optical features and excited state dynamics mechanisms ( F 1 score ∼ 0.94). Furthermore, a conditional variational autoencoder and integrated gradient analysis are employed to examine the trained neural network model, thereby gaining insights into the relationship between the structural features encapsulated in the fingerprints and the macroscopic photophysical properties. This methodology promotes a more profound and thorough comprehension of the characteristics of AIE and guides the development strategies for AIE systems. It offers a solid and overarching framework for the theoretical analysis involved in the design of AIE‐generating compounds and elucidates the optical phenomena associated with these compounds.
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