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npj Comput. Mater.: 機(jī)器學(xué)習(xí)加速發(fā)現(xiàn)具有超低晶格熱導(dǎo)率的四元硫?qū)倩? /></section>
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具有本征低晶格熱導(dǎo)率的新型化合物在基礎(chǔ)研究中受到高度追捧，這將有助于設(shè)計(jì)和發(fā)現(xiàn)適用于設(shè)備應(yīng)用的高效材料。高通量（HT）DFT 計(jì)算等現(xiàn)代計(jì)算方法加速了新化合物的發(fā)現(xiàn)，但該方法可能會錯(cuò)過許多迄今未知的穩(wěn)定化合物。

為此，美國西北大學(xué)Chris Wolverton, Cheol Woo Park及Koushik Pal等人設(shè)計(jì)了一種基于晶體圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CGCNN）的先進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，用來發(fā)現(xiàn)新的四元硫?qū)倩顰MM’Q₃（A/M/M ‘=堿金屬、堿土金屬、后過渡金屬、鑭系元素，Q=硫?qū)僭兀Ｔ撃Ｐ蛯斎刖w結(jié)構(gòu)的體積（即尺度）不敏感，從而使模型能夠在不知道其DFT弛豫體積的情況下更準(zhǔn)確地預(yù)測假設(shè)化合物的性質(zhì)。

結(jié)果表明，材料發(fā)現(xiàn)的總體成功率相當(dāng)高（~11%），作者總共發(fā)現(xiàn)了461種可能合成的新型四元硫?qū)倩铮ò?9 種熱力學(xué)穩(wěn)定和362種低能亞穩(wěn)定化合物）并對4199種獨(dú)特的AMM’Q₃組合物進(jìn)行DFT計(jì)算驗(yàn)證。作者隨機(jī)選擇了14種DFT穩(wěn)定的半導(dǎo)體和非磁性化合物研究熱傳輸特性，計(jì)算表明這些化合物都表現(xiàn)出超低的晶格熱導(dǎo)率。

圖1. 多目標(biāo)ML框架的圖示

通過分析其中一種化合物KLiZrSe₃的諧波和非諧波晶格動力學(xué)特性，作者發(fā)現(xiàn)該化合物家族中的超低晶格熱導(dǎo)率源于

（a）產(chǎn)生低聲速的軟聲學(xué)聲子分支，

（b）出現(xiàn)在低頻的聲子分支之間的強(qiáng)雜化，

（c）在格林乃森參數(shù)的高值中可見的較大聲子非諧性。

此外，低能量幾乎無色散的光學(xué)聲子分支的存在也造成載熱聲子壽命縮短，進(jìn)而導(dǎo)致非常低的晶格熱導(dǎo)率。這項(xiàng)工作能夠鼓勵(lì)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ML模型的應(yīng)用和開發(fā)，以有效地發(fā)現(xiàn)新材料。雖然這項(xiàng)研究繞過了輸入晶體結(jié)構(gòu)的DFT弛豫體積信息，但必須設(shè)計(jì)一個(gè)可解釋弛豫期間晶體結(jié)構(gòu)在應(yīng)力和離子位置的ML模型。

總之，這項(xiàng)研究證明了尺度不變ML模型在預(yù)測新化合物方面的高效性，并為這些新化合物提供了實(shí)驗(yàn)研究機(jī)會。

圖2. 預(yù)測的穩(wěn)定化合物的熱傳輸特性

Scale-invariant machine-learning model accelerates the discovery of quaternary chalcogenides with ultralow lattice thermal conductivity, npj Computational Materials 2022. DOI: 10.1038/s41524-022-00732-8

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npj Comput. Mater.: 機(jī)器學(xué)習(xí)加速發(fā)現(xiàn)具有超低晶格熱導(dǎo)率的四元硫?qū)倩?/h1> 2023年10月14日 上午11:57 ? 未全平臺發(fā)布, 頂刊 ? 閱讀 8

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2023年10月14日上午11:57 ? 未全平臺發(fā)布, 頂刊 ? 閱讀 8