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橡樹嶺實驗室Nature子刊: 基于可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維材料逆設(shè)計

橡樹嶺實驗室Nature子刊: 基于可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維材料逆設(shè)計
根據(jù)需要輕松設(shè)計具有所選功能特性的新型材料的能力代表了材料發(fā)現(xiàn)的下一個前沿。然而,以計算上易于處理的方式徹底有效地采樣整個設(shè)計空間仍然是一項極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。
橡樹嶺實驗室Nature子刊: 基于可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的二維材料逆設(shè)計
在此,美國橡樹嶺國家實驗室Victor Fung, Jiaxin Zhang等人提出了一個逆向設(shè)計框架(MatDesINNe),它利用可逆神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(INN)來映射設(shè)計空間和目標屬性之間的正向和反向過程。這種方法可用于為指定屬性生成候選材料,從而滿足逆向設(shè)計這一備受追捧的目標。
首先使用DFT在該空間內(nèi)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣,使用數(shù)據(jù)來訓(xùn)練INN以獲得正向和反向映射,然后逆向評估經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)以生成給定目標屬性的樣本。向下選擇的適應(yīng)度標準將樣本限制為那些接近所需屬性且參數(shù)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布內(nèi)的樣本,但這可以進一步擴展以包括額外的標準,例如需要的實驗可行性。
然后通過具有自動微分的梯度下降對選定的樣本進行優(yōu)化,這些最終優(yōu)化的樣本可以通過DFT進一步驗證。
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圖1. 材料設(shè)計空間和數(shù)據(jù)分布
作者將 MatDesINNe 應(yīng)用于單層MoS2的帶隙工程問題,其中設(shè)計參數(shù)是施加的應(yīng)變和外部電場,目標屬性是電子帶隙 (Eg)。應(yīng)變可用于單調(diào)地調(diào)整帶隙,這可以通過各種方法在實驗上完成,包括彎曲或拉伸基板、熱膨脹或通過從原子力顯微鏡尖端施加局部應(yīng)力。
類似地,外部電場也可用于進一步調(diào)節(jié)由于帶彎曲引起的帶隙,并提供不受材料彈性強度限制的額外自由度。自由調(diào)整帶隙的能力使材料能夠針對目標應(yīng)用進行設(shè)計,包括光催化、電子、傳感器和神經(jīng)形態(tài)設(shè)備等。
此外,作者進一步擴展了這種生成能力,以提供有關(guān)MoS2中金屬-絕緣體轉(zhuǎn)變的見解,這對于憶阻神經(jīng)形態(tài)應(yīng)用等很重要。本文提出的這種方法是通用的,可以直接擴展到其他材料及其相應(yīng)的設(shè)計空間和目標屬性。
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圖2. DFT計算驗證模型性能
Inverse design of two-dimensional materials with invertible neural networks, npj Computational Materials 2021. DOI: 10.1038/s41524-021-00670-x

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