受竞争物理约束限制的磁性绝缘体生成式发现
材料科学
2026-04-24 v1 人工智能
摘要
发现必须同时满足多个竞争性约束的材料是计算材料设计中的核心挑战，尤其是在数据稀缺的情境下，常规数据驱动方法最为无效。磁性绝缘体是一个严格的例子：促进磁性有序的电子条件往往也会促进金属性，绝缘行为则抑制稳定磁性相互作用的作用。因此，实验上可行的磁性绝缘体稀少且难以通过常规筛选方法识别。本文引入了 MagMatLLM，一个受约束引导的生成式发现框架，将语言模型驱动的晶体生成与进化选择、代理筛选和第一性原理验证相结合，以针对同时满足稳定性、磁性和绝缘性行为。不同于稳定性优先的方法，此框架在生成和选择过程中强制执行功能约束，将搜索引导至由竞争性物理要求定义的稀疏化学空间的边缘区域。通过该工作流程，我们识别出 12 种此前未报道的候选磁性绝缘体，包括 TmCoCrO 和 CrNbO。其中 10 种在声子分析中是动力学稳定的，并在自旋极化密度泛函理论计算中表现出有限带隙和非零磁矩。除本文所发现的具体化合物外，本工作建立了面向稀疏化学空间中多目标材料发现的通用约束引导范式，并提供了一种可迁移的策略，用于设计受竞争物理约束限制的量子材料。
引用
@article{arxiv.2604.21073,
title = {Generative Discovery of Magnetic Insulators under Competing Physical Constraints},
author = {Qiulin Zeng and Tahiya Chowdhury and Md Shafayat Hossain},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.21073},
year = {2026}
}