発行日：2026年7月15日）／出典：ET News

AIによる逆設計でQLED製造プロセスを革新

AI（人工知能）が量子ドット発光ダイオード（QLED）素子の製造プロセス条件を逆算して導き出す技術が開発された。この技術を実際の素子に適用した結果、発光効率は従来比で約2倍、動作寿命は40倍以上に向上し、次世代ディスプレイ開発の加速につながると期待されている。

韓国研究財団は、ソウル大学のクァク・ジョンフン教授と成均館大学のイム・ジェフン教授による共同研究チームが、QLED製造工程において量子ドットを均一かつ高密度に配列するための最適な溶媒特性をAIで逆設計するプラットフォームを開発したと、7月15日に発表した。

量子ドット配列が性能を左右する重要要素

高性能なQLEDを実現するためには、量子ドット粒子が薄膜内でレンガのように均一かつ緻密に配列される必要がある。こうした溶液プロセスでは、どのような溶媒を用いて薄膜を形成するかによって、ディスプレイの輝度や寿命が大きく左右される。

しかし、特定の溶媒条件がデバイス性能にどのような影響を与えるかを事前に予測することは難しく、従来の研究では経験則や反復実験に頼らざるを得なかった。そのため、最適条件の探索には多大な時間とコストがかかるという課題があった。

機械学習で溶媒特性と薄膜構造の関係を解明

研究チームは、この複雑な関係を解き明かすため、溶媒の物理特性と量子ドット薄膜構造との相関をAIに学習させた。まず、代表的な5種類の溶媒を用いて量子ドット薄膜を作製し、原子間力顕微鏡（AFM）により表面の均一性を定量化した。

続いて、溶媒の蒸気圧、粘度、密度、誘電率といった物性値と薄膜の形状データを機械学習モデルに入力し、最も均一な量子ドット薄膜を形成できる溶媒特性を逆算できるようにした。

複合溶媒の導入で性能を飛躍的に改善

AIが提案した最適特性をすべて満たす単一の溶媒は存在しなかったが、研究チームは複数の溶媒を組み合わせることで、AIが示した条件を実現した。これは従来の反復実験だけでは見つけにくい複雑な条件であり、実際のQLED製造工程に適用した結果、単一溶媒と比較して効率は約2倍、動作寿命は40倍以上向上したことが確認された。

クァク教授は「今回の研究は、AIを活用してディスプレイ材料と製造プロセスをデータに基づいて設計できることを示した事例だ」とし、「今後は有機ELや太陽電池など、さまざまな次世代電子デバイス開発にも応用できる」と述べた。

なお、この研究成果は物理学分野の国際学術誌『リポーツ・オン・プログレス・イン・フィジックス』に2026年7月15日付でオンライン掲載された。