基于机器学习互相作用势函数的高熵氧化物发现
材料科学
2025-06-25 v2
摘要
高熵材料将传统材料发现范式从单一组分转向利用无序结构，从而实现无法仅通过焓值获得的独特化学性质。我们提出了一种自洽的方法，将计算与实验相结合，以理解和探索单相盐类高熵氧化物。通过利用机器学习互相作用势函数，我们能够快速且准确地绘制高熵组成空间，基于两个描述符：键长分布和混合焓。所有实验稳定的单相盐类组成均被正确解析，其中数十种更多组成待被发现。
引用
@article{arxiv.2408.06322,
title = {Discovering High-Entropy Oxides with a Machine-Learning Interatomic Potential},
author = {Jacob T. Sivak and Saeed S. I. Almishal and Mary K. Caucci and Yueze Tan and Dhiya Srikanth and Matthew Furst and Long-Quin Chen and Christina M. Rost and Jon-Paul Maria and Susan B. Sinnott},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.06322},
year = {2025}
}