功能的高通量逆向设计与贝叶斯优化：二维化合物中的自旋劈裂
材料科学
2024-03-25 v1
摘要
自旋电子学器件的发展要求存在具有某种自旋劈裂（SS）的材料。在本数据描述符中，我们构建了一个基于从头算计算的二维材料 SS 数据库。不仅如此，我们还提出了一种集成逆向设计方法与贝叶斯推断优化的材料设计工作流。我们以预测用于自旋电子学应用的 SS 原型为例，说明所提出的工作流。预测过程始于设计原则（目标特性背后的物理机制）的确立，这些原则用作材料筛选的过滤器，随后进行密度泛函理论（DFT）计算。将此过程应用于 C2DB 数据库，我们根据价带和/或导带的 SS 类型识别并分类了 358 种二维材料。贝叶斯优化捕捉到的趋势用于理性设计具有理想带隙和 SS 条件的二维材料，以用于潜在的自旋电子学应用。我们的工作流可应用于任何其他材料特性。
引用
@article{arxiv.2201.09977,
title = {High throughput inverse design and Bayesian optimization of functionalities: spin splitting in two-dimensional compounds},
author = {Gabriel M. Nascimento and Elton Ogoshi and Adalberto Fazzio and Carlos Mera Acosta and Gustavo M. Dalpian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.09977},
year = {2024}
}
备注
Manuscript: 506 pages