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人工智能（AI）正顯著加速新型鎵基半導(dǎo)體材料的開發(fā)進(jìn)程，其速度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法。最新一期《ACS材料快報(bào)》上發(fā)表的一篇論文顯示，澳大利亞弗林德斯大學(xué)與阿聯(lián)酋哈利法大學(xué)聯(lián)合開發(fā)了一種名為“智能材料發(fā)現(xiàn)引擎”的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，可大幅減少復(fù)雜計(jì)算模擬和實(shí)驗(yàn)測試所需的時(shí)間，從而加速半導(dǎo)體材料的篩選與發(fā)現(xiàn)。基于這款A(yù)I系統(tǒng)，團(tuán)隊(duì)已成功篩選出多種此前未被數(shù)據(jù)庫收錄的新型鎵基半導(dǎo)體候選材料。

半導(dǎo)體材料廣泛應(yīng)用于電子設(shè)備、通信系統(tǒng)、醫(yī)療設(shè)備、LED器件、太陽能電池等高科技領(lǐng)域。論文第一作者、弗林德斯大學(xué)副教授特魯翁表示，相關(guān)研究中的挑戰(zhàn)在于，潛在的半導(dǎo)體材料組合多達(dá)數(shù)百萬種，傳統(tǒng)依賴逐一實(shí)驗(yàn)或計(jì)算模擬的方式成本高、效率低。

鎵是澳大利亞的關(guān)鍵礦產(chǎn)之一，應(yīng)用范圍廣泛，在電子工業(yè)中尤為常見。近年來，由于其在芯片技術(shù)中的高效性能而受到更多關(guān)注。鎵砷化物是鎵在電子領(lǐng)域最主要的化合物之一，廣泛用于微波電路、高速開關(guān)電路以及紅外電路等。

新開發(fā)的AI系統(tǒng)基于全球材料數(shù)據(jù)庫中數(shù)千種已知半導(dǎo)體數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并引入貝葉斯優(yōu)化方法，在持續(xù)探索潛在新材料的同時(shí)，自動排除化學(xué)或物理上不穩(wěn)定的組合。研究人員指出，系統(tǒng)通過學(xué)習(xí)鎵基材料的內(nèi)在化學(xué)規(guī)律，能夠預(yù)測具有特定電子性質(zhì)的新材料組合，從而減少傳統(tǒng)方法中依賴逐一試錯(cuò)的篩選過程。

與隨機(jī)生成不同，該系統(tǒng)在推薦候選材料前即對其化學(xué)合理性與物理穩(wěn)定性進(jìn)行驗(yàn)證，從而顯著降低無效計(jì)算與實(shí)驗(yàn)成本，提高研發(fā)效率。

研究還重點(diǎn)關(guān)注半導(dǎo)體關(guān)鍵指標(biāo)“帶隙”。帶隙大小決定材料在電學(xué)與光學(xué)應(yīng)用中的表現(xiàn)：小帶隙適用于太陽能電池，中等帶隙適用于LED與光學(xué)器件，大帶隙則適用于高功率電子與抗輻射系統(tǒng)。