由浦项科技大学主办 学分:浦项科技大学 有句古话，“如果橡胶是打开通往地面之路的材料，那么铝就是打开通往天空之路的材料
“新材料总是在改变人类历史的每个转折点被发现
随着新材料如掺杂硅材料、电阻变化材料以及自发磁化和极化材料的出现，存储器件中使用的材料也在急剧发展
这些新材料是怎么制成的？POSTECH的一个研究小组揭示了利用人工智能制造用于新存储设备的材料背后的机制
由材料科学与工程系的蔡思扬教授领导的研究小组和由波斯奇大学物理系的李达苏教授领导的小组一起成功地合成了一种新的物质，这种物质通过在室温下引起极化(一种现象，其中正负电荷的位置与晶体中的正负电荷分离)来产生电，并通过应用深度神经网络分析来证实其在晶体结构中的变化
这篇论文发表在最近一期的《自然通讯》上
钙钛矿氧化物的原子结构经常被扭曲，因此它们的性质由氧八面体旋转(OOR)决定
事实上，在平衡状态下只有几种稳定的OOR模式，这不可避免地限制了钙钛矿氧化物的性质和功能
联合研究小组专注于一种叫做CaTiO3的钙钛矿氧化物，它即使在绝对温度为0K时也保持非极性(或顺电)
然而，基于从头计算，研究小组发现，一种并非天然存在的独特OOR模式能够促进铁电性，一种在室温下的强极化
有鉴于此，研究小组成功地合成了一种新型材料(异质外延CaTiO3)，该材料通过应用界面工程来控制界面处的原子结构及其物理性质，从而具有铁电性
此外，深度神经网络分析被应用于检查原子结构中的精细OOR和几十年皮米的变化，并且各种原子结构被模拟并且数据被用于人工智能分析以识别人工控制的OOR模式
“我们已经证实，通过控制原子结构的变化来获得独特的OOR模式，我们可以创造出非自然发生的新物理现象，”李代苏教授说
“尤其重要的是，物理学和新材料工程的融合研究的结果使材料设计、新材料合成和分析的计算能够理解新现象
" 崔教授解释说:“通过将深度机器学习应用于材料研究，我们成功地识别了几十皮米的原子尺度变化，这些变化很难用肉眼识别
他补充说，“这可能是一种先进的材料分析方法，有助于理解创造具有独特物理现象的新材料的机制。”
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