JACS报道西工大黄维院士团队在人工智能助力低维材料制备方面的进展

2021年11月03日 15:43  点击:[]

西工大新闻网11月3日电(许曼章)低维碲化钨(WTe2)被理论预测为第二类外尔半金属(Weyl semimetal)和量子拓扑材料,是研究自旋电子学、量子自旋霍尔效应以及马约拉纳费米子等基本物理现象的候选材料之一。尽管化学气相沉积(CVD)已被广泛用于生长高质量低维WTe2材料,但该方法中涉及温度、气氛、气流、反应物等多种实验参数,相关作用机制复杂,且其精准控制性较差。因此,建立CVD方法控制材料维度的有效参数相关性及作用机制是实现材料维度和尺寸可控制备的关键科学与技术问题之一。

近日,西北工业大学黄维院士团队王学文教授课题组与新加坡南洋理工大学刘政教授团队、西北大学张志勇教授团队合作,提出并验证了通过人工智能机器学习方法有效指导先进低维材料的合成和形貌调控,该成果为进一步研究与材料维度相关的物理性质奠定了基础。相关成果发表在最新一期的Journal of the American Chemical Society (《美国化学会志》,简称JACS)上,并被选为封面文章,论文第一作者为我院博士后许曼章和新加坡南洋理工大学博士后汤碧珺

在这项工作中,我们实现了机器学习指导低维WTe2材料的空间限域CVD法可控制备。机器学习模型XGBoost的ROC曲线下面积(AUROC)高达0.93,确保基于此模型后续分析的有效性。基于机器学习的结论,确定了WTe2材料制备的参数范围,并成功的制备出了WTe2纳米带(NRs),验证了模型的准确性。机器学习的结果表明:氢气流速是控制能否合成WTe2 NRs重要的参数,而反应源的比例(RTe/W)主导了低维WTe2的形态。通过实验验证了反应源的比例(RTe/W)与WTe2几何结构之前的强关联性,进一步验证了模型的准确性。此外,我们提出了1D WTe2 NRs的生长演化机制(1D WTe2 NRs是2D WTe2被H2刻蚀后二次生长所形成),并进一步通过实验和理论计算相结合的方式加以证实。该工作将机器学习和材料及化学实验相结合,将会加速和促进2D材料家族衍生出多样化新型纳米结构,为低维材料的研究开辟了新的思路,同时也将推动计算机科学与材料学、化学的交叉与融合。

上述工作得到了国家重点研发计划(2020YFB2008501)、国家自然科学基金(11904289、61974120)、陕西省重点研发计划(2020ZDLGY04-08、2020GXLH-Z-027)、陕西省自然科学基金(2019JQ-613)、宁波市自然科学基金(202003N4003)、中央高校基本科研业务费(3102019PY004、31020190QD010、3102019JC004)、西北工业大学翱翔海外学者等经费的支持。

文章链接:J. Am. Chem. Soc. 2021, 143, 43, 18103–18113 https://doi.org/10.1021/jacs.1c06786

(审核:王学文)


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