由人工智能辅助的莫尔组装体计算设计
介观与纳米尺度物理
2021-07-13 v2
摘要
二维（2D）层状材料展现出与其块体对应物显著不同的性质，提供了一个从能源到信息处理器件具有潜在应用的材料平台。尽管石墨烯和过渡金属硫族化物等材料的某些单层与少层形式已实现并被深入研究，任意层状组装体的空间仍大多未被探索。本工作的主要目标是通过精心选择组成层、其堆叠方式与相对取向，展示对层状材料电子性质的精确控制。基于物理与人工智能驱动的方法被用于原型一维（1D）材料和真实2D材料的层状组装体电子结构计算的自动规划、执行与分析。我们发现，即使在较少层数与材料数（此处分别为四层和六种）的情况下，也能在1D中常规生成具有所需电子特征（如大范围内任意数值的带隙）的莫尔能带结构。我们通过展示本质物理要素已存在于双层MoS与多层石墨烯莫尔组装体的计算中，论证了这种可调性可扩展至2D材料。
引用
@article{arxiv.2011.04795,
title = {Computational Design of Moir\'e Assemblies Aided by Artificial Intelligence},
author = {Georgios A. Tritsaris and Stephen Carr and Gabriel R. Schleder},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.04795},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 7 figures