43‐1: Accelerating OLED Design: Integrating Machine Learning and Physics‐based Simulation
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The experimental development of innovative OLED device architectures and material compositions is time‐consuming, labor‐intensive, and resource‐heavy due to the complexity and cost associated with fabrication, characterization, and analysis. Predictive modeling offers a powerful alternative, enabling efficient and targeted evaluation of devices across broad design spaces. Schrödinger's digital platform significantly accelerates this process by integrating machine learning technologies with physics‐based simulations.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- 43‐1: Accelerating OLED Design: Integrating Machine Learning and Physics‐based Simulation
- Date Crossref
- 01/08/2026
- Éditeur
- Wiley
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Schrodinger (United States) pays non établi dans la noticeInstitution
-
Inc. New York NY United States Materials Science Schrödinger pays non établi dans la noticeEntreprise
Schrodinger (United States) et Materials Science Schrödinger — Inc. New York NY United States.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.