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摘要

近日，長(zhǎng)春理工大學(xué)物理學(xué)院辛潮團(tuán)隊(duì)以「Machine Learning-Accelerated Discovery of Novel 2D Ferromagnetic Materials with Strong Magnetization」為題在Chip上發(fā)表研究論文，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法加速對(duì)具有強(qiáng)磁化的新型二維材料的發(fā)現(xiàn)。第一作者為辛潮副研究員，通訊作者為宋永利教授、潘鋒教授。Chip是全球唯一聚焦芯片類(lèi)研究的綜合性國(guó)際期刊，是入選了國(guó)家卓越高起點(diǎn)新刊計(jì)劃的「三類(lèi)高質(zhì)量論文」期刊之一。

背景

隨著材料數(shù)據(jù)庫(kù)的不斷完備，以及算力的不斷提升，材料科學(xué)研究已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的“第四范式”1。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法在新材料的發(fā)現(xiàn)中扮演著至關(guān)重要的角色。自單層石墨烯被發(fā)現(xiàn)以來(lái)，二維材料成為凝聚態(tài)物理和材料學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。Mermin-Wagner理論指出，在維度d ≤ 2的體系中，由于存在熱擾動(dòng)，不太可能出現(xiàn)滿(mǎn)足各向同性的海森堡短程磁相互作用2。然而，近年來(lái)在二維單層體系CrI3, Cr2Ge2Te6中發(fā)現(xiàn)的鐵磁性打破了這一預(yù)言。又重新引發(fā)科研人員對(duì)二維體系中的磁性的關(guān)注熱潮。

研究方法

研究團(tuán)隊(duì)提出了一套集高通量計(jì)算、模型預(yù)訓(xùn)練、磁有序分類(lèi)和磁矩回歸以及DFT計(jì)算驗(yàn)證的自適應(yīng)式體系。基于C2DB和2DMP二維材料數(shù)據(jù)庫(kù)，采用高通量的DFT計(jì)算篩選，構(gòu)建用于預(yù)訓(xùn)練的完備二維磁性材料數(shù)據(jù)集，建立磁性-非磁性，鐵磁-反鐵磁的分類(lèi)模型，以及凈磁矩的回歸模型。通過(guò)SHAP值分析模型可解釋性。

Chip發(fā)表機(jī)器學(xué)習(xí)加速發(fā)現(xiàn)具有強(qiáng)磁化的新型二維磁性材料

圖1. 2D磁性材料的高通量篩選和自適應(yīng)式機(jī)器學(xué)習(xí)工作流

結(jié)果與討論

研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)比對(duì)不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法：樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、K緊鄰和隨機(jī)森林、XGboost、GBDT集成算法以及深度人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN，優(yōu)化出設(shè)計(jì)新材料的最優(yōu)算法策略。實(shí)現(xiàn)對(duì)二維材料的磁性-非磁性、鐵磁-反鐵磁的精準(zhǔn)分類(lèi)，分類(lèi)精度AUC可達(dá)0.97。訓(xùn)練得到能夠預(yù)測(cè)二維材料磁矩的回歸模型，測(cè)試精度可達(dá)R2=0.873。該方案成功將SOAP、Sine庫(kù)倫矩陣以及ACSF特征編碼融合于處理少樣本數(shù)據(jù)集中，彌補(bǔ)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理小數(shù)據(jù)集時(shí)的缺陷與不足，且模型具備強(qiáng)魯棒性。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的深度挖掘和對(duì)數(shù)據(jù)的先驗(yàn)分析3, 4，經(jīng)過(guò)蒙特卡洛模擬計(jì)算發(fā)現(xiàn)MXene-Cr2NF2體系為潛在的多鐵性材料。

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圖2. 機(jī)器學(xué)習(xí)FM/AFM分類(lèi)模型的測(cè)試結(jié)果

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圖3. 二維材料晶胞凈磁矩的機(jī)器學(xué)習(xí)回歸模型的測(cè)試結(jié)果

圖4. 磁矩回歸模型的可解釋性SHAP值分析

該研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)對(duì)SHAP值詳細(xì)分析，使訓(xùn)練得到的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不再是“黑箱”式的模型5，使模型具有可解釋性，解決了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在材料預(yù)測(cè)過(guò)程中模型不可解釋性的終極難題。并且所得模型成功預(yù)測(cè)出60種二維材料具備鐵磁性，其中13種材料的晶胞凈磁矩大于7 μB。成功預(yù)測(cè)出Os2Cl2、Fe3GeSe2和Mn4N3S2分別為二維鐵磁半導(dǎo)體、鐵磁金屬和鐵磁半金屬。此外，研究發(fā)現(xiàn)，615個(gè)候選材料樣本在Intel Xeon Gold 5218處理器的集群上進(jìn)行HPC計(jì)算花費(fèi)近57600核時(shí)。而包括預(yù)訓(xùn)練在內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在Intel (R) Xeon (R) Platinum 8259CL上運(yùn)行約560核時(shí)。整個(gè)過(guò)程中，計(jì)算時(shí)間減少了一個(gè)數(shù)量級(jí)以上，解決了算力困局，真正意義上實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法加速發(fā)現(xiàn)二維磁性新材料。

參考文獻(xiàn)

Xin, C. Advancements in High-Throughput Screening and Machine Learning Design for 2D Ferromagnetism: A Comprehensive Review. Advanced Theory and Simulations. 2300475 (2023).

Mermin, N. D. & Wagner, H. Absence of ferromagnetism or anti-ferromagnetism in one- or two-dimensional isotropic Heisenberg models. Phys. Rev. Lett. 17, 1133–1136 (1966).

Xin, C. et al. Charge disproportionation-induced multiferroics and electric field control of magnetism in a 2D MXene–Mo2NCl2. Nanoscale. 15, 14923–14930 (2023).

Xin, C. et al. Asymmetric Janus functionalization induced magnetization and switchable out-of-plane polarization in 2D MXene Mo2CXX?. Phys. Chem. Chem. Phys. 25, 8676–8683 (2023).

Lundberg, S.M, et al. From local explanations to global understanding with explainable AI for trees. Nat. Mach. Intell. 2, 56–67 (2020).

原文鏈接：

https://doi.org/10.1016/j.chip.2023.100071

聯(lián)系方式：xinchao@pkusz.edu.cn

關(guān)于Chip

Chip是全球唯一聚焦芯片類(lèi)研究的綜合性國(guó)際期刊，已入選由中國(guó)科協(xié)、教育部、科技部、中科院等單位聯(lián)合實(shí)施的「中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊項(xiàng)目」，為科技部鼓勵(lì)發(fā)表「三類(lèi)高質(zhì)量論文」期刊之一。

Chip秉承創(chuàng)刊理念: All About Chip，聚焦芯片，兼容并包，旨在發(fā)表與芯片相關(guān)的各科研領(lǐng)域尖端突破性成果，助力未來(lái)芯片科技發(fā)展。迄今為止，Chip已在其編委會(huì)匯集了來(lái)自14個(gè)國(guó)家的70名世界知名專(zhuān)家學(xué)者，其中包括多名中外院士及IEEE、ACM、Optica等知名國(guó)際學(xué)會(huì)終身會(huì)士（Fellow）。

愛(ài)思唯爾Chip官網(wǎng)：

https://www.journals.elsevier.com/chip

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