邹陆一教授研究团队当前聚焦于人工智能加速多重共振型热活化延迟荧光（MR-TADF）材料的开发。MR-TADF材料凭借高激子利用率与窄带发射的双重优势，成为OLED领域的研究热点。然而，该类材料的结构与性质探索受限于研发周期长、成本高，且传统理论计算手段存在一定局限性与预测精度不足等问题，制约着新材料的研发进程。同时，MR-TADF文献普遍存在数据分散难汇总、分子结构难标准化、跨文献知识难关联等问题。针对上述挑战，邹陆一教授团队建立了MR220、MR264和MR585等体系的MR-TADF材料专用数据库；率先开发定量预测智能软件（SOGCN）；创新搭建起“生成-预测-筛选”一体化智能平台；提供准确评估MR-TADF材料最优组合计算方法进行双重验证；依据平台筛选结果合成并表征新型MR-TADF完成实验闭环；相较于56核时的超算平台，实现了新材料开发效率跨量级的提升。这种特色研究模式，取得了一系列研究成果。此外，团队还提出了大语言模型与知识图谱协同方案，从文献中自动抽取分子结构、光物理性质等关键信息，将其转化为结构化数据，构建可检索、可追溯、可扩展的TADF领域知识库。

近期，团队围绕MR-TADF材料研发中的关键难题展开系统性研究：针对蓝光体系存在的反系间窜越速率（kRISC）低、效率滚降显著，以及红光体系面临的能隙定律制约、难以协同实现高发光效率与长波长发射等问题，基于BNSSe分子骨架，设计了一系列新的分子。在蓝光材料方面，团队通过扩展B/N骨架，有效融合短程与长程电荷转移的优势，成功将单重态三重态能隙差缩小至0.03 eV，并将kRISC提升至10⁸s⁻¹，显著改善了器件的稳定性。在红光材料方面，团队将BNSSe与DOBNA衍生物进行分子融合，借助精准调控的π键/非键轨道杂化策略，设计出一系列突破能隙定律限制的高效红光MRTADF分子。

研究进一步揭示了杂原子空间位点特异性通过调控几何构型变化，从而驱动前线分子轨道轴向分布重排，定向改变主骨架Se原子对激发态跃迁轨道的贡献，进而显著改变自旋轨道耦合（SOC）。为精准设计重原子增强SOC与提升kRISC的MR-TADF材料提供新的思路。

该研究成果以“Regulation of heteroatom positioning in multiple resonance thermally activated delayed fluorescence materials: performance optimization for blue/red emission”为题发表在Chemical Science上（DOI: 10.1039/d5sc06741c）。哔咔漫画 哔咔漫画 硕士研究生尹丽芳为第一作者，哔咔漫画 邹陆一教授为通讯作者。

论文地址：//pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2026/sc/d5sc06741c