课题组报道了一种结构感知的机器学习模型（BNML），用于同时预测MR-TADF材料的三个关键光物理性质：光致发光波长、半峰宽和光致发光量子产率。通过整合多种分子特征（包括分子描述符、MACCS和FP2指纹），BNML模型在针对415种MR-TADF化合物数据集的训练预测上表现优异。

文章链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1001841725011453