概述
硫族合金是用于下一代非易失性存储单元的选择器和存储元件的关键材料。然而，在工作期间承受的高电场和焦耳加热会促进界面处的相互扩散，器件性能会随着时间的推移降低。在原子尺度上清晰的理解硫族化物合金如何与电极相互作用，有助于搞清楚提高设备长期耐久性的方法。
在这项工作中，作者使用了一组强大的机器学习势（力场）矩张量势（MTPs）来研究 Ge-Se 合金和 Ti 电极之间的相互作用。先前的研究表明，钛和硫族化物合金之间存在强烈的相互作用。这个体系提供了第一个使用机器学习势的测试研究，以理解界面对存储元件和其他纳米级器件耐久性的影响。作者使用主动学习框架，利用 Ti、Ge 和 Se 化合物的第一原理计算的数据集建立了这类体系的MTP势。长时间模拟（>1ns）显示，Ti|Ge−Se 界面处存在明显的相互扩散，Ti和Se都活跃移动，穿过原始界面。Ti和Se的强化学亲和性导致形成明显的 Ti−Se 区域和严重硒耗尽的中心 Ge−Se 区，这种特性不利于选择器。Ti−Se 层的演化可以使用自限生长模型来描述，通过比较不同温度下模拟的有效 Ti-Se 扩散常数，可以发现 Ti-Se 层相互扩散的活化能低至 0.1 eV。
训练 Ti−Ge−Se MTP
训练数据来自分子动力学模拟、几何结构优化和高温主动学习的轨迹。确定了线性拟合超参数，如基集数量、外截止半径和正则化惩罚。对 MTP 的参数进行非线性优化，以提高 MTP 的质量。
MTP 势的测试
每个 MTP 都有两轮测试：初步测试和高级测试。初步测试包括两组：（1）计算训练和测试数据中预测能量（E）和力（f）的方均根误差（RMSE）；（2）所有块体材料的能量-体积响应的质量。高级测试包括两组：（1）确定 MTP 是否能够对 Ge20Se80 结构进行几何结构优化；（2）确定MTP是否能够对 Ti−Ge20Se80 结构进行几何结构优化。
扩散分子动力学
使用 MTP 在 T=500 K 下对 Ti−Ge20Se80 界面的进行 1.5 ns NVT MD 模拟。下图（左）为 MD 期间 BC 面视图（Ti：白色；Se：黄色，Ge：青色）。红色虚线为起始（时间 t=0 ps）时的界面。右侧为相应结构的分数浓度百分比分布（Ti：紫色；Se：红色 Ge 黄色）。
使用 MTP 在 T=700 K 下对 Ti−Ge20Se80 进行 1.2 ns NVT MD 模拟。下图为界面的 AC 和 BC 面视图。
下图显示在温度 300K（a）、400K（b）、500K（c）、600K（d）下 Ti|Ge20Se80|Ti 三层的界面（Ti−Se层）厚度随时间的变化。黑色和红色散点分别为左侧和右侧界面厚度，实线为自限增长模型拟合结果（特征弛豫时间τ用作拟合参数）。图 e 为不同温度下的扩散常数用于计算相互扩散的有效活化能。
下图为时间 t=0 时和有限时间后具有较大 Ge−Se 层的 Ti−Ge20Se80−Ti 三层中的扩散图解。由于 Ge−Se 层较宽，非晶 Ge20Se80 的中心区域的某些部分保持不变，因为它不会受到相互扩散的影响。
参考
原文链接：ACS Appl. Mater. Interfaces. https://doi.org/10.1021/acsami.2c16254