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武汉理工大学的沈忠慧副教授团队在《硅酸盐学报》第51卷第2期发表了题为“无监督学习探索高介电常数的ABO3型钙钛矿材料”论文。
目前，电介质材料因其优异的电气绝缘和电荷存储能力，在微电子、微波、超级电容器和传感器行业中发挥着重要的作用。作为目前研究最多、应用最广的电介质材料体系之一，ABO3钙钛矿材料表现出良好的介电性能，被广泛应用于储能设备、太阳能电池、混合动力汽车和脉冲动力武器等领域。伴随着电子元器件向小型化、轻量化的发展趋势，探索高介电常数的电介质新材料成为重要研究内容。随着大数据与人工智能等技术的飞速发展，为了解决这一问题，本文将无监督学习应用于挖掘高介电常数的钙钛矿材料。针对标签数据少的问题，通过聚类学习的方法不断优化迭代来缩小搜索空间，最终筛选出了BaHfO3和BiFeO3等20种具有高介电常数潜力的钙钛矿材料，并通过降维分析等手段从元素种类、晶体结构和容忍因子等方面展开规律分析，挖掘钙钛矿材料结构与介电常数之间的关联。该方法为解决材料性能数据标签的缺失提供了一种思路，可应用于筛选和挖掘其他新型功能材料。
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−−文 章 亮 点–−
（1）利用无监督机器学习迭代探索高介电常数钙钛矿材料；
（2）分析了材料物理属性与目标性能之间的关系；
（3）为解决功能材料性能数据标签的缺失提供了一种研究思路。
−−图文 导 读−−
图1无监督学习迭代筛选具有高介电常数的钙钛矿材料流程图
(a) Raw dataset
(b) Feature correlation coefficient plots
(c) First cluster analysis
图2原始数据集以及数据清洗
(a) Distribution of the clustering results in the original dendrogram
(b) Curve of λ change with the number of iterations
图3聚类分析迭代结果
−−相关 工 作−−
实际上，沈忠慧副教授与清华大学南策文院士团队早在2018年就开始在介电储能领域展开数据驱动的电介质材料智能研发，包括搭建了多场耦合的电击穿相场模型，利用机器学习模型挖掘了电介质材料构效关系，智能筛选了二维钙钛矿等新型填料等。基于前期积累，本团队总结了机器学习（ML）在储能材料研发中的最新进展，并对ML在材料科学中的创新应用提出了一些见解，包括建立全生命周期材料数据库、开发多目标优化算法、提高机器学习的可解释性等[InterdiscipMater1:175-195 (2022)]，通过介电电容器（DC）和锂离子电池（LIBs）作为两个具有代表性的例子，从发现和设计新材料、丰富理论模拟及辅助实验和表征的三个方面重点介绍了ML在储能材料研发中的最新进展。
图1机器学习在储能材料中的应用
在模型搭建方面，本团队提出了介电击穿相场模型，系统探究了复合电介质材料的构效关系图谱[Adv Mater 30, 1704380 (2018)]，并结合高通量计算和机器学习 [Nat Commun 10, 1843 (2019)]，获得了多场协同击穿机制的数学表达式，进而筛选出了氧化铝和氧化镁等填料，可大幅提升耐压特性，为聚合物纳米复合电介质的优化设计提供了强有力的理论基础。
图2高通量相场模拟纳米复合材料击穿强度的机器学习策略
在材料智能筛选方面，通过相场模拟、高通量计算和机器学习等手段，系统研究了聚合物基复合电介质材料中的纳米填料效应，分别模拟了不同纳米填料对介电响应，电荷传输和介电击穿的影响，并筛选出了一系列能够提升储能密度的二维钙钛矿填料[npj Comput Mater7, 110 (2021)]。选取一种Ca2Nb3O10二维钙钛矿填料为定向实验，验证了理论模拟的预测结果，并最终获得了35.9 J cm-3的储能密度。
图3计算模拟指导的材料研发过程：从理论预测到定向实验
−−结论 与 展 望–−
（1）本文通过无监督聚类学习的方法对ABO3型钙钛矿材料进行高通量筛选，最终预测了 BaHfO3 和 BiFeO3等 20 种具有高介电常数潜力的 ABO3 型钙钛矿材料；
（2）从元素种类、容忍因子、晶系分布等特征分析钙钛矿材料结构-介电常数之间的关系；
（3）发展材料半监督学习，对于材料标签稀疏的小样本挑战提供了一种解决思路。
撰稿人：刘润林、沈忠慧
单位：武汉理工大学材料科学与工程国际化示范学院 (材料与微电子学院)
作者风采
沈忠慧
武汉理工大学材料科学与工程国际化示范学院副教授。任中国硅酸盐学会青年工作委员会委员等。研究工作关注于非均质材料结构-性能的关联，通过智能手段来解析、预测和设计复合材料中电、力、热等性能的集成与耦合，开展功能复合材料的结构生成-性能预测-材料设计的一体化工作。
刘润林
武汉理工大学材料学硕士研究生，研究方向为铁电和介电材料的智能化研发。
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