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Npj Comput. Mater.: 机器学习铁电材料设计：相稳定性评估与新掺杂剂识别

知社学术圈 2025-03-18 11:30
文章摘要
本文探讨了机器学习在铁电材料设计中的应用，特别是针对HfO2薄膜的相稳定性评估和新掺杂剂的识别。研究团队结合高通量第一性原理计算和机器学习技术，建立了一个多阶段材料设计框架，成功预测并实验验证了镓(Ga)作为HfO2薄膜的新掺杂剂。通过机器学习模型，研究人员不仅揭示了HfO2材料的铁电相稳相机理，还提出了相稳定性评价方法，为HfO2基铁电材料的设计和性能预测提供了新的视角和方法。
Npj Comput. Mater.: 机器学习铁电材料设计：相稳定性评估与新掺杂剂识别
查看文献： Artificial intelligence-driven phase stability evaluation and new dopants identification of hafnium oxide-based ferroelectric materials
查看期刊：npj Computational Materials
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