QuantumATK亮点文章:全包围环栅纳米管器件性能研究(ACS A.M.I. 2021)

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摘要 在摩尔定律主导工艺制程的背景下,单个晶体管特征尺寸微缩到亚 10 nm 以下。在器件微缩过程中,短沟道效应阻碍了器件性能的进一步提升。为延续摩尔定律,人们必须不断探索新材料和新型器件结构。半导体型单臂碳纳米管具有一维结构和超长平均自由程,二者保证了碳纳米管晶体管具有理想的门控和准弹道传输特性。研究人员在实验中已制备了亚 10 nm 栅长碳纳米管晶体管,且最小的(5 纳米栅长)碳纳米管晶体管已表现出相当潜力,其在 0.1 V 偏压下的亚阈值摆幅可达 70 mV/dec,单级门延时为 43 fs。当栅长微缩至 5 nm 以下,碳纳米管晶体管的高性能是否依然能够保持,实验还没有提供验证。因此使用准确的第一性原理的计算方法进行性能预测是十分有意义的。基于以上的科学问题,北京大学吕劲研究员课题组使用实验数据校准的第一性原理方法来研究基于环栅的亚 5 nm 栅长碳纳米管晶体管性能。研究发现,具有环栅的碳纳米管晶体管在 2 nm 栅长节点可以提供 1.3 mA/μm 的高开态电流,满足国际半导体路线图在2028 年对高性能器件的需求。此外,由于碳纳米管独特的电学特性,和基于高性能二维材料和硅鳍的场效应晶体管相比,具有环栅的碳纳米管晶体管的能量延时积具10-100倍的优势。 研究内容 作者采用具有合适带隙的(8, 0)手性碳纳米管作为沟道单元。和适合作为晶体管沟道的(16, 0)碳纳米管相比,他们具有相似的能带结构,且(8, 0)的碳纳米管单元原子数更少,在计算资源的允许范围内。器件的结构采用环栅结构,该结构适合碳纳米管的一维纳米线特征,且具有门控大的特点,适合探索碳纳米管晶体管极限性能。 作者通过调节源漏端的掺杂浓度,得到实验数据校准的第一性原理模型。基于该模型,得到具有不同栅长度和不同underlap的环栅碳纳米管晶体管的转移特性曲线。   作者发现,环栅碳纳米管晶体管在合适的undelap设计下,在2 nm栅长节点依然可以保持大于1 mA/μm的大开态电流,满足国际半导体路线图在相应栅长节点电流性能要求。 在延时和功耗方面,环栅碳纳米管晶体管则展示出了较大的潜力。和其他基于高性能二维材料场效应晶体管比较,环栅碳纳米管在能量延时积方面具有10-100倍的优势。 由于实验中会存在一些不理想因素,为实际工作场景下的性能预测提供空间,将关态电流设置为标准性能要求(10 nA/μm)是合理的。在该标准下,只有5 nm栅长环栅碳纳米管晶体管呈现出高于900 μA/um的开态电流。因此,虽然理论上碳纳米管晶体管栅极长度可以微缩至2 nm,但在性能和功耗之间折中考量,5 nm是栅长的微缩极限。 总结 本文使用实验数据校准的第一性原理方法来研究基于环栅的亚5 nm栅长碳纳米管晶体管性能。研究表明,具有环栅的碳纳米管晶体管在2 nm 栅长节点可以提供1.3 mA/μm的高开态电流,满足国际半导体路线图在2028 年对高性能器件的需求。此外,由于碳纳米管独特的电学特性,和基于高性能二维材料和基于硅鳍的场效应晶体管相比,具有环栅的碳纳米管晶体管的能量延时积具备10-100倍的优势。考虑到实际电路中功耗和性能的折中,5 nm是碳纳米管晶体管栅长微缩的极限。该工作对于碳纳米管晶体管的实验实现和优化具有指导意义,有望推动小尺寸碳纳米管晶体管领域的进一步发展。 参考 […]

QuantumATK在催化研究中的应用案例集(三)光催化

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实例1:铋基半导体材料作为光催化剂 近年来,铋基半导体材料被认为是一种潜在的绿色减排技术。为了克服Bi4NbO8Cl半导体中电子和空穴快速复合的缺点,我们通过发展异质结构对Bi4NbO8Cl半导体进行了改性。采用水热法原位合成了含Bi4NbO8Cl的Bi2S3量子点,并用X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和紫外-可见漫反射光谱(UV-vis)对其进行了表征。采用Bi2S3/Bi4NbO8Cl异质结构,具有较宽的光吸收区和较低的复合效率,在可见光照射下对有机污染物(罗丹明B,Rh-B)进行光降解。与Bi4NbO8Cl和Bi2S3相比,由于原位合成的Bi2S3量子点能够有效地分离光诱导的电子-空穴对并抑制它们的复合,因此对Rh-B的光催化降解能力更强。此外,DFT数据进一步解释了Bi2S3/Bi4NbO8Cl的界面性质,为新型光催化剂的设计提供了独特的思路,从而促进了其在工业上的潜在应用。 Qu, X., et al. In-situ synthesis of Bi2S3 quantum dots for enhancing photodegradation of organic pollutants. Applied Surface Science, 2020, 501, 144047 实例2:3R-delafossite-CuGaO2合成和光催化性质系列研究 本研究采用简单的低温水热法制备了高结晶度、单相的3R-delafossite-CuGaO2样品。通过实验研究了高锰酸钾的物理化学性质。通过一系列的表征、分析、(光)电化学和光催化活性测试,制备的CuGaO2样品具有产氢和高效光催化降解盐酸四环素(TCH)的潜力。此外,CuGaO2光电极具有长期稳定性和较大的光电流密度。这些观察结果表明,3R-delafossite-CuGaO2是一种潜在的可见光驱动光催化剂。最后,讨论了3R-delafossite-CuGaO2光催化剂可能的突破方向。 Zhao, Q.-M. et al. Delafossite CuGaO2 as promising visible-light-driven photocatalyst: synthesize, properties, and performances. Journal of Physics D: Applied Physics, 2020, 53, 135102 作为高温氧化的一种替代方法,本研究展示了一种基于非平衡水热合成的方法来将过量的O插入3R的delafossite-CuFeO2中。在较低的温度下,或在水热反应的初始阶段,由于水热过程中丙醛的不完全还原,在自组装块层之间残留了大量过量的O。本文在实验观察和理论计算的基础上,不仅证实了过量O的存在并量化了过量O的浓度,而且建立了非化学计量比CuFeO2+δ的生成机理。通常,用常规水热法制备的高结晶度CuFeO2+δ只含有低水平的过量O,但本研究表明,采用微波辅助水热反应可以缓解这一问题。利用密度泛函理论计算了CuFeO2+δ应具有半金属铁磁性和多能隙。通过系统的实验表征和理论计算,阐明了过量氧对材料微观结构的显著影响,同时提高了CuFeO2的电学、光学和电化学性能。由于这些改进,这种材料适用于提高太阳能转化率。光电化学实验和光催化性能的数据证实了这些性质,表明非化学计量比的3R-delafossite CuFeO2+δ化合物在太阳能转化中具有潜在的应用前景。 Liu, Q.-L., et al .Fundamental properties of delafossite […]

QuantumATK在催化研究中的应用案例集(二)电催化

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实例1:QuantumATK亮点文章:澄清电催化反应机理(Nano Energy 2019) 研究提出了一种新的方法,即单电极非平衡表面格林函数(OPNS)来解释催化反应机理,特别是碘还原反应(IRR)机理的长期争议问题。借助于OPNS克服了基于自由能图和理论板模型的传统方法的局限性,我们清楚地阐明了IRR遵循一个连续的机制,即依赖于外加电场接近I2分子的构型偏好控制IRR机制。在还原电位下,I2分子更倾向于垂直构型(I2V)而不是平行构型(I2P),这导致了I原子在随后解吸的单个I原子上的不对称电荷积累而顺序还原的连续机制。此外,我们还为催化活性评价提供了新的令人信服的描述因子,还原过程与代表部分还原能力的电场强度之间的线性关系斜率,以及完全还原所需最小电位的阈值电场。 实例2:二维量子点作为OER反应催化剂 开发一种活性高、丰度高、廉价的析氧反应催化剂是一项非常有用的工作,也是巨大的挑战。本项研究通过实验和第一性原理计算相结合,证明了MoS2量子点(MSQDs)是OER的有效材料。我们用简单的方法在水介质中从单一前驱体合成了MSQDs,避免了不需要的碳量子点(CQDs)的形成。与最新的IrO2/C催化剂相比,合成的MSQDs具有更高的OER活性和较低的Tafel斜率。MSQDs的电位循环激活了表面,改善了OER催化性能。密度泛函理论计算表明,MSQD顶点是反应活性的,并且边缘的空位也促进了反应,这表明边缘有缺陷的小鳞片对OER是有效的。CQDs的存在影响反应中间体的吸附,并显著抑制MSQDs的OER性能。我们的理论和实验结果为MSQDs的合成过程及其催化性能提供了重要的见解,并为OER应用中的催化剂性能调整提供了有希望的途径。 详见:Mohanty, B., et al. MoS2 Quantum Dots as Efficient Catalyst Materials for the Oxygen Evolution Reaction. ACS Catalysis, American Chemical Society (ACS), 2018, 8, 1683-1689 实例3:用于燃料电池质子交换膜的氧化石墨烯负载Pd-Fe催化剂 本文报道了氧化石墨烯(GO)负载钯(Pd)-铁(Fe)纳米杂化物作为新一代质子交换膜燃料电池(PEMFCs)电催化剂的实验实现和计算验证。本实验以氧化石墨烯为催化剂,通过氯化钯和氯化铁的热氧化反应,在原位顺流还原的条件下掺杂钯和铁,得到了GO-Pd-Fe纳米杂化物。随后用拉曼光谱、红外光谱、紫外-可见光谱、XRD、SEM、EDS、TEM和HRTEM对这些纳米杂化物进行了表征。此外,基于密度泛函理论(DFT)和半经验Grimme-DFT-D2校正的第一性原理计算也得到了支持。计算结果揭示了过渡金属团簇吸附后石墨烯的电子性质从零带隙到金属/半金属性质的变化。此外,石墨烯表面的缺陷位由于其较强的结合能而比原始位更有利于过渡金属的吸附。电化学研究表明,GO-Pd-Fe纳米杂化催化剂(Pd:Fe=2:1)具有良好的催化活性和较高的电化学表面积(58.08 m2/g Pd–Fe)−1,比市售的电化学表面积为37.87 m2/(g Pt)−1高。 Dhali, S. et al. Graphene oxide supported Pd-Fe nanohybrid as an efficient electrocatalyst for proton exchange membrane fuel cells. International […]

QuantumATK在催化研究中的应用案例集(一)

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实例1:过渡金属掺杂CeO2作为CO-SCR脱硝反应的催化剂(Appl. Surf. Sci., 2021) 作者将 CeO2 用于催化 CO-SCR 脱硝,并引入了过渡金属(TMs)来调节 CeO2 的催化性质。本工作包括:实验合成了 TM–CeO2 样品的结构和这些样品的对 CO–SCR 的催化性能;用 QuantumATK 中的密度泛函理论(DFT)方法阐明了催化剂样品的反应性和选择性;详细报道了催化反应途径,构建了过渡态势能曲线;分析了影响 TM-CeO2(111)表面 CO-SCR 反应的主要因素,讨论了N2O 竞争解吸的选择性。 详见:QuantumATK亮点文章:过渡金属掺杂CeO2作为CO-SCR脱硝反应的催化剂(Appl. Surf. Sci., 2021) 实例2:Click Chemistry的二维材料——金属纳米粒子催化剂 本研究设计了氮掺杂还原氧化石墨烯(NRGO)稳定化的铜纳米粒子用来辅助Cu(I)催化的Huisgen[3+2]环加成“Click”化学(CuAAC)。本研究为大分散非均相催化剂(NRGO/Cu2O)的合成提供了一条稳健的路线,在不添加任何添加剂(氧化还原剂)的情况下,实现了CuAAC的低温合成,具有较高的稳定性和可回收性。文章中用DFT计算分析了其基本机理,证实了实验结果。 详见:Sanka, R. V. S. P., et al. Nitrogen-doped graphene stabilized copper nanoparticles for Huisgen [3+2] cycloaddition “click” chemistry. Chemical Communications, 2019, 55, 6249-6252 了解QuantumATK在催化研究中的特色功能: QuantumATK应用:催化机理与催化剂筛选 更多QuantumATK在催化中的应用介绍参见: QuantumATK在催化研究中的应用案例(一)(本文) QuantumATK在催化研究中的应用案例(二)电催化 […]

QuantumATK亮点文章:过渡金属掺杂CeO2作为CO-SCR脱硝反应的催化剂(Appl. Surf. Sci., 2021)

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二氧化铈(CeO2)是众所周知的储氧材料,但本文作者研究的新颖之处在于将 CeO2 用于催化CO-SCR脱硝,并引入了过渡金属(TMs)来调节 CeO2 的催化性质。本工作包括: 实验合成了 TM–CeO2 样品的结构和这些样品的对 CO–SCR 的催化性能; 用 QuantumATK 中的密度泛函理论(DFT)方法阐明了催化剂样品的反应性和选择性; 详细报道了催化反应途径,构建了过渡态势能曲线; 分析了影响 TM-CeO2(111)表面 CO-SCR 反应的主要因素,讨论了N2O 竞争解吸的选择性。 氮氧化物在催化剂表面的吸附。为了研究一氧化氮(NO)分子在 CeO2(111)和 TM–CeO2(111)表面上的吸附能力,作者首先计算了 NO分子在不同表面上的吸附能(图 1a),通过电子密度和电荷分析得到了 NO 在不同表面的电荷转移,并计算了投影态密度验证了吸附态的稳定性。当 Mn、Co、Ni 或 Cu 加入时,TMs 的 d 轨道和 N 2p 轨道之间出现杂化峰,特别是在费米能级以下。 氧空位的形成和作用。氧空位(Ov)在合成或还原 CO 的过程中形成(图2),并且在 *ONN–O 键断裂时充当氧受体。作者讨论了 TM–O–Ce 中心的 Ov 形成能。金属氧化物催化剂上的氧化还原反应通常由 Mars–van Krevelen 机制解释。在氧空位形成后,电子首先在 Ov 处聚集,然后迁移到周围的金属位。由于晶格氧更容易接受电子,电子在晶格氧的作用下发生迁移和扩散。同时,Cu-CeO2(111)更容易产生氧空位,产生更多的电子。 催化反应路径与能量。图 3a–f 展示了通过 *ONNO 中间产物的离解生成 […]

半导体硅烯:一种具有蜂窝-笼目杂化晶格的二维硅同素异形体(ACS Materials Lett. 2021)

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近年来,以 MoS2、黑磷、Be2O2Se、InSe 为代表的二维半导体材料不断涌现,成为新一代电子器件的重要候选材料。然而,目前这些二维半导体材料都面临一个共同挑战,即与硅基半导体工艺的兼容性问题。虽然早在 2012 年即已发现的硅烯(silicene)被寄予厚望,但是原始硅烯是一种准零带隙的半金属,无法直接应用于半导体器件中。山东大学陈杰智教授团队从晶格拓扑结构入手,通过理论分析和计算提出了一种具有优异本征半导体特性的新型二维硅烯材料。该研究从晶格拓扑结构的角度为二维硅烯半导体材料设计提供了一个全新的思路。 作者在二维蜂窝(honeycomb)晶格中引入笼目(kagome)晶格成分,设计了一种蜂窝-笼目杂化(hybrid honeycomb-kagome 简称 hhk) 的晶格拓扑结构。第一性原理计算证实了这种蜂窝-笼目杂化硅烯(hhk-silicene)在室温下具有高度的几何稳定性和热力学稳定性。此外,DFT 计算结果表明 hhk-silicene 是一种典型的本征半导体材料,具有 1.18 eV 的间接带隙以及很高的电子迁移率。当考虑全声子散射时,电子迁移率在室温下可达 360 cm2/Vs;而当抑制了面外晶格振动时(实验上可通过衬底或夹持效应实现),电子迁移率将高达 103-104 cm2/Vs,与在同等条件下蜂窝硅烯的电子迁移率相当。 此外,作者构建了 5 nm 沟道长度的 hhk-silicene 场效应晶体管,并采用 DFT-NEGF 方法模拟了器件的输出及转移特性。器件的输出特性表现出显著的负微分电阻效应,其电流峰谷比(PVR)可高达 106,且峰值电流可达 1774 μA/μm。这一效应主要源于 hhk-silicene 受限于笼目拓扑成分而形成的相对孤立的导带结构。器件的转移特性显示出出色的栅控能力,其开态电流可以很好地满足 ITRS(国际半导体技术蓝图)对 5 nm 高性能器件的要求。此外,与其他多种常见二维半导体晶体管相比,hhk-silicene 晶体管在开态电流和动态功耗方面均表现出了较强的竞争力,充分表明 hhk-silicene 在半导体器件应用方面具有巨大潜力。 参考文献 Pengpeng Sang (桑鹏鹏), Qianwen Wang(汪倩文), Wei Wei(魏巍), Fei Wang(王菲), Yuan Li(李元)*and Jiezhi Chen (陈杰智)*  […]

拓展杂化泛函在固体与器件模拟中的应用范围

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概述 此前的 QuantumATK 版本中已经实现了基于 LCAO 基组的 HSE06 杂化泛函计算。与平面波基组相比,使用 LCAO 基组可将速度提高 100 倍,从而实现高效的大规模模拟。有关基于 LCAO 基组的杂化泛函计算的速度优势以及在半导体材料和异质结构中的应用,请参见: 超快的HSE杂化泛函计算 在此基础上,最新版本(2021.06)进一步优化和改进了 HSE06-LCAO 算法,实现了HSE06-DDH方法,并扩展了 HSE06-LCAO 的应用范围: 实现了自旋极化、自旋非共线和自旋-轨道耦合计算; 实现晶格张力计算,可以用于结构优化; 默认应用于 k 点采样的 Born-von Karman 边界条件可以大大减少内存消耗; 可以在 GUI 上调节 HSE06 的屏蔽距离和精确交换作用比例系数 alpha; 实现 HSE06-NEGF 计算,可以更好的模拟能带排列图和器件的伏安特性。 最新的版本(2021.06)中又新增加了 PBE0,B3LYP,B3LYP5 等杂化泛函,可以更精确的计算电子结构,结合能和扩散势垒等。 介电依赖的杂化泛函(HSE06-DDH) 基于 LCAO 基组的介电依赖杂化泛函(HSE06-DDH),用于快速和高精度地模拟复杂半导体材料、界面,以及由具有不同带隙的多层组成栅极堆叠结构的电子特性(例如先进半导体逻辑电路的 HKMG 堆叠)。 R-2020.09 版本引入的 HSE06-LCAO 使用固定的精确交换作用比例系数(alpha=0.25),这对低带隙的材料可以给出很好的带隙;新实现的HSE06-DDH 改进了这个方法,采用与材料有关的 alpha 值,这样可以对更广泛的材料给出更好的带隙; HSE06-DDH 对精确模拟界面和栅极堆叠结构的电子态非常重要; […]

机器学习力场ML-MTPs与流程自动化

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概述 传统的力场往往受到其函数形式的限制,只能精确地描述相空间的一小部分。当研究对象包含复杂的材料或界面时,往往缺乏有效的力场形式和参数,通常的做法是通过将各种简单体系计算得来的经验势拼凑在一起。这样做不仅复杂、耗时,更重要的是,对于非晶结构和不同材料之间的界面等复杂体系常常会导致很大的误差。 基于机器学习的 Moment Tensor Potential(ML-MTPs)使用一组从头算的数据集进行模型训练,得到的力场参数可以用于模拟复杂的、多元素的晶体、非晶、液晶、界面、缺陷和掺杂等实际体系,计算精度接近从头算,计算速度却可以比从头算快数百到上千倍。 ML-MTPs的优势 相较于其他机器学习力场,ML-MTPs有多种优势: 描述符可以有效的描述多体效应 描述符不需要高度复杂和计算耗时的 ML 算法 训练集可以在不损伤精度的情况下扩增,不需要进行数据清洗 应用 MTPs 力场可以高精度、快速的计算原子间相互作用(能量、力、张力),进行分子动力学、结构优化和 NEB 模拟; 加速的 MD 方法包括可以对罕见事件采样、研究慢速机制的 fbMC等 模拟实际的、复杂的多元素晶体、无定形材料、界面,缺陷和杂质的迁移势垒、热输运、结晶过程等 精度与速度 使用力场进行计算比 DFT 快 100~1000 倍 MTP是目前市面上最精确和高效的 ML 力场 与从头算精度几乎一致,特别适合没有传统力场或需要更高精度的情况 自动化流程 MTPs 使用不同材料、元素的代表性结构的从头算结果数据集进行训练 QuantumATK 包含自动化的流程框架(Study Object 脚本),完成对力场模型的训练、模拟、验证,用户可以自行扩展和开发适用于新材料的 MTPs 力场 主动学习 MTP 可以在分子动力学(MD)模拟过程中自动增加 DFT 训练集 有助于更好的获得(高温条件下)无定形材料、液体的结构 使用delta方法可以扩展MTP(将多种MTPs叠加使用),用于更复杂的多层体系:训练MTP使得可以不损伤已有材料MTPs精度的前提下添加新的材料层。 参考 更强大、更灵活的材料动力学模拟工具 ForceField:QuantumATK的经验力场计算引擎 更多QuantumATK 最新版本的功能更新 QuantumATK […]

磁性与自旋电子学研究案例集(二)

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其他相关文章 QuantumATK在磁性材料与自旋电子学研究中的应用 磁性与自旋性质模拟工具 磁性与自旋电子学研究案例集(一) 二维半金属FeX2(X=Cl,Br,I)铁磁体的本征自旋动力学性质 具有本征半金属性的超薄二维铁磁体在纳米自旋电子学器件设计中具有很好的应用前景。在这项工作中,作者利用密度泛函理论(DFT)系统地研究了一类有前途的二维铁磁体单层二卤化铁(FeX2,X=Cl,Br,I)的自旋输运和动力学性质。 详细介绍:https://www.fermitech.com.cn/quantumatk/pub-prb-2021-ghosh/ 机器学习方法分析无序MgAl2O4结构形成的磁性隧道结的隧道磁电阻 此项研究通过贝叶斯优化和最小绝对收缩选择算子(LASSO)技术结合第一性原理计算,探索了 Fe/无序MgAl2O4(MAO)/Fe(001)磁性隧道结(MTJ)的隧道磁电阻(TMR)效应。通过对 1728 个候选结构进行贝叶斯优化,得到了 TMR 最大的最优结构,在 300 次结构计算中达到收敛。 详细介绍:https://www.fermitech.com.cn/quantumatk/ml-mtj/ Bi2Se3拓扑绝缘体的表面态、表面薄层电流的自旋分布 Nonequilibrium spin texture within a thin layer below the surface of current-carrying topological insulator Bi2Se3: A first-principles quantum transport study Phys. Rev. B 92, 201406(R) Co2FeAl/MgO/Co2FeAl中的非共线输运研究 New J. Phys. 16 (2014) 103033 更多发表的文章参见【文章列表】。 立即试用 QuantumATK! 下载QuantumATK软件安装包 申请QuantumATK的全功能试用许可

QuantumATK S-2021.06新版发布

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QuantumATK完整的功能列表 QuantumATK功能列表 QuantumATK R-2020.09 新版发布 QuantumATK Q-2019.12 新版发布 QuantumATK P-2019.03新版发布 欢迎参加Synopsys官方举办的新版在线发布会,详情: Synopsys Webinar:QuantumATK S-2021.06新版发布会 新版功能亮点 机器学习(ML)力场(Moment Tensor Potentials,MTPs) 模拟实际的、复杂的多元素晶体、无定形材料、界面,缺陷和杂质的迁移势垒、热输运、结晶过程等,比 DFT 快 100~1000 倍 使用自动的流程工具对力场模型进行训练、验证和模拟,为新材料和新问题开发新的力场(内嵌硅的 MTP 力场) 使用从头算数据集进行训练、提升 MTPs 是目前市面上最精确和高效的 ML 力场 与从头算精度几乎一致,特别适合没有传统力场或需要更高精度的情况 主动学习 MTP 可以在分子动力学(MD)模拟过程中自动增加 DFT 训练集 有助于更好的获得(高温条件下)无定形材料、液体的结构 在 MD、NEB 和加速的 MD 方法中使用 MTP 力场 加速的 MD 方法包括可以对罕见事件采样、研究慢速机制的 fbMC等 复杂半导体材料、界面和栅极堆叠 使用 ML MTPs 获得真实的晶体、非晶材料、界面、栅极堆叠结构,模拟掺杂扩散、热传输和结晶过程等,研究诸如非晶 HfO2 和 […]

 
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