Ein internationales Forschungsteam der Seoul National University und der Sungkyunkwan University hat einen KI-basierten Ansatz zur Optimierung der QLED-Fertigung entwickelt, der konventionelle Trial-and-Error-Verfahren durch datengesteuertes inverses Design ersetzt. Geführt von Professor Jeonghun Kwak und Professor Jaehoon Lim, wurde das Verfahren vom südkoreanischen Ministerium für Wissenschaft und ICT sowie der Nationalen Forschungsförderung finanziell unterstützt. Die Ergebnisse wurden am 15. Juli in der Fachzeitschrift Reports on Progress in Physics veröffentlicht. Quantenpunkt-Leuchtdioden (QLEDs) gelten als Schlüsseltechnologie für Displays der nächsten Generation, da sie sich kosteneffizient in Lösungsmittelprozessen herstellen lassen. Entscheidend für hohe Leistung ist eine gleichmäßige und dichte Packung der Quantenpunkte in der dünnen Schicht. Da die Wechselwirkung zwischen Lösungsmittelphysik und Filmschichtmorphologie komplex ist, musste die Prozessoptimierung bislang auf langwierigen Experimenten basieren. Das neu entwickelte KI-System modelliert diesen Zusammenhang durch maschinelles Lernen, verknüpft Lösungsmittelparameter wie Dampfdruck, Viskosität und Dielektrizitätskonstante mit mikroskopischen Aufnahmen der Oberflächenstruktur und berechnet daraufhin umgekehrt die idealen Mischungsverhältnisse. Da kein einzelnes Lösungsmittel alle geforderten Merkmale aufweist, kombinierten die Forscher gezielt mehrere Komponenten, um den KI-Vorhersagen exakt zu entsprechen. Die Anwendung dieser optimierten Prozessparameter auf reale QLED-Strukturen führte zu einem Effizienzgewinn von annähernd 100 Prozent und einer Steigerung der Betriebsdauer um das Vierzigfache im Vergleich zu konventionellen Solventien. Dieser Durchbruch eliminiert erhebliche Entwicklungszeit und Kosten und etabliert einen skalierbaren Ansatz für das materialorientierte Prozessdesign. Die Forscher betonen, dass die datengetriebene Methodik weit über QLEDs hinaus Anwendung findet. Potenzielle Einsatzfelder umfassen die Entwicklung organischer Leuchtdioden (OLEDs), hocheffizienter Solarzellen sowie weiterer lösungsprozessbasierter Elektronikkomponenten. Die Integration von KI in den Fertigungsworkflow markiert einen signifikanten Schritt hin zu automatisierten Materialdesigns und beschleunigt die kommerzielle Reife displaytechnologischer Innovationen weltweit.