【摘 要】
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传统的新材料研发主要依据研究者的科学直觉和大量重复的试错实验,其缺点成本高,风险大,周期长,耗时耗力等。显然仅凭实验试错已无法满足科技发展对新材料研发速度日益增长的要求。为了加快新材料的研发,研究人员已开始使用高通量计算结合机器学习方法对新材料性质进行预测和筛选。其中高通量计算为机器学习提供大量可靠的材料性质计算数据训练集,机器学习则通过训练集得到材料物性的预测模型。因能极大地减小电子器件的厚度,
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（项目编号 62174136）；
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传统的新材料研发主要依据研究者的科学直觉和大量重复的试错实验,其缺点成本高,风险大,周期长,耗时耗力等。显然仅凭实验试错已无法满足科技发展对新材料研发速度日益增长的要求。为了加快新材料的研发,研究人员已开始使用高通量计算结合机器学习方法对新材料性质进行预测和筛选。其中高通量计算为机器学习提供大量可靠的材料性质计算数据训练集,机器学习则通过训练集得到材料物性的预测模型。因能极大地减小电子器件的厚度,二维材料已成为制造微型化和集成化电子器件的热门材料,尤其是在高性能微电子器件方面,二维半导体具有天然优势,可显著提升器件的集成度并且降低功耗,因此被认为是硅材料的潜在“接班人”来续写摩尔定律。尽管目前多种常见的二维半导体包括石墨烯、二硫化钼、氮化硼和黑磷烯等材料已被广泛研究,但针对于二维半导体高通量计算的材料性质计算数据库却鲜有所见。本文首先通过第一性原理高通量计算对二维晶体材料数据库进行筛选,以热力学、力学、动力学、热稳定性和带隙大小作为判断依据,从近1000个二维候选材料中筛选出97个直接带隙和253个间接带隙二维非磁性半导体。给出每种潜在二维半导体材料的晶格常数、形成能、杨氏模量、泊松比、能带结构、有效质量、声子谱、带隙值、电离能和电子亲和能,并将建立可公开访问的二维半导体数据库。随后利用计算所得到的二维半导体数据作为训练集,基于杂化泛函计算带隙值作为训练目标,分别使用随机森林回归与支持向量机回归算法,对筛选出的二维半导体材料的带隙值进行理论预测。计算结果表明,支持向量机回归模型对二维半导体材料的带隙值预测效果最佳,测试集的决定系数R2达到0.874,均方根误差RMSE与平均绝对值误差MAE分别为 0.358 eV 和 0.277 eV。最后,利用随机森林回归模型反馈的特征重要性进行排序,最终得到决定二维半导体带隙值前十的关键特征,其中包括组成元素的熔点、最高占据分子轨道能量、d轨道价电子数、密度等。以上计算结果将为未来新型二维半导体特性筛选及设计提供理论指导。
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