人工智能驱动的缺陷工程用于先进的热电材料

科学领域:

• 材料科学 材料科学 材料科学
• 凝聚物质物理学 凝聚物质物理学
• 计算材料科学科学 计算材料科学

背景情况:

• 热电材料将废热转化为电力,但性能受到内在性质权衡和缺陷的限制.
• 发现高性能热电材料是复杂的,因为电导率,Seebeck系数和热导率的相互作用.

研究的目的:

• 本综述探讨了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在推进热电材料设计方面的变革性作用.
• 突出人工智能驱动的战略,以克服热电材料发现和性能优化方面的挑战.

主要方法:

• 使用先进的ML模型,如深度神经网络,基于图形的模型和变压器.
• 集成高通量模拟和广泛的材料数据库,以捕捉复杂的结构-属性关系.
• 使用人工智能进行缺陷工程,包括组合,,失位和谷物边界优化.

主要成果:

• 人工智能/ML有效地在复杂的多尺度缺陷空间中导航,克服了材料设计中的"维度诅咒".
• 人工智能增强的缺陷工程策略被确定用于优化热电特性.
• 反向设计技术正在出现,用于有针对性的材料属性生成.

结论:

• 人工智能和机器学习对于加速发现下一代热电材料至关重要.
• 未来的机遇在于探索新的物理机制,并通过人工智能驱动的设计增强可持续性.
• 人工智能集成对于克服热电材料科学中长期存在的挑战至关重要.