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?npj Comput. Mater.: 神經網(wǎng)絡勢加速從頭算搜索預測穩(wěn)定Li-Sn合金

Li-Sn二元系統(tǒng)一直是廣泛研究的焦點，因為它具有富鋰合金的特點和作為電池負極的應用前景。機器學習勢（MLP）已被證明對于尋找穩(wěn)定的納米顆粒構型至關重要，因為使用DFT進行直接全局優(yōu)化不切實際，而經驗勢能通常缺乏有效指導從頭算搜索所需的準確性。

在此，美國紐約州立大學Aleksey N. Kolmogorov等人對Li-Sn二元結構的重新研究表明，眾所周知的系統(tǒng)可能仍然包含其他可合成的化合物，且MLPs可有效促進對熱力學穩(wěn)定材料的從頭算預測。

鑒于迄今為止成功的MLP輔助預測穩(wěn)定化合物的驚人稀缺性，這項研究的重點是設計用于構建可靠模型、識別可行結構和建立穩(wěn)定性趨勢的指南，以增加發(fā)現(xiàn)從頭算基態(tài)的機會?；诖?，作者結合進化抽樣和分層訓練建立了一個實用的Li-Sn神經網(wǎng)絡勢，其具有相對適中的10.2?meV/原子的精度，但在無約束搜索中具有可靠的性能。

此外，該模型的構建所涉及的計算成本不到二進制系統(tǒng)探索所需總計算成本的2%。作者在零（升高）溫度下，利用神經網(wǎng)絡勢及DFT對選定的候選者進行分析，篩選超過110萬個（2300個）晶相的成本估計僅為傳統(tǒng)從頭算搜索的0.1~1%。

圖1. 零/高溫下從頭算基態(tài)的神經網(wǎng)絡引導識別概述

最終，作者發(fā)現(xiàn)了在環(huán)境壓力下被忽視的熱力學穩(wěn)定hR48-Li₃Sn、mS40-LiSn₄及在20?GPa下幾種可能的穩(wěn)定基態(tài)。其中，大型hR48和mS40結構似乎在其他化學系統(tǒng)中沒有類似物。此外，通過為觀察和預測的Li-Sn BCC合金建立一個簡單的模型，作者以19:6的化學計量構建了一個更大的穩(wěn)定hR75-Li₁₉Sn₆相，該相具有更大的晶胞，這是標準進化搜索無法找到的。

因此，這些發(fā)現(xiàn)強調了利用現(xiàn)有的實驗知識結合不同的預測策略、利用全局優(yōu)化算法探索構型空間及基于穩(wěn)定性分析的合理設計的好處。此外，由于競爭構型的相似性，幾個meV/原子相對較小的生成焓差對系統(tǒng)誤差和數(shù)值誤差是相當不敏感的。由于同樣的原因，振動熵對吉布斯自由能的貢獻對于區(qū)分含相關BCC基序的富鋰相無關緊要。因此，在20 meV/原子焓窗中檢測到的絕大多數(shù)亞穩(wěn)相與Li-Sn系統(tǒng)無關。

圖2. Li-Sn合金的DFT熱力學穩(wěn)定性分析

Prediction of stable Li-Sn compounds: boosting ab initio searches with neural network potentials, npj Computational Materials 2022. DOI: 10.1038/s41524-022-00825-4

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