Large Out-of-plane Polarization in Two-dimensional Bi2O3 Monolayers Predicted by an AI-driven Inverse-design Workflow
通过将人工智能驱动的反向设计工作流与机器学习势函数及第一性原理计算相结合，本研究预测了两种具有极高面外极化的动态稳定二维 Bi2O3 单层，证明了维度诱导的对称性破缺是发现高极化二维氧化物的可行策略。
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想象一个电力不仅在导线中流动，而且通过材料本身的形状进行流动的世界。在纳米技术的领域中，科学家们正在寻找一种特殊的薄片，它仅有几个原子厚，并且能自然地从上到下产生电场。这些被称为极性二维氧化物的材料，就像微型内置电池一样。它们的内部电场可以被用来控制电子的移动，这使得它们在构建更快、更小、更高效的电子设备方面具有极高的实用价值。然而，寻找这些材料一直是一场令人沮丧的运气游戏。大多数已知的例子都来自那种可以像书页一样自然剥离的层状矿物。但如果，你想要的材料根本不是层状的呢？如果它是一个坚固、结合紧密、拒绝分裂的固体网络呢？多年来，从这种顽固的非层状结构中创造出极性薄片的想法似乎是不可能的，因为内部复杂的原子网络通常会抵消掉任何内部电荷。
一组研究人员现在通过将搜索过程颠倒过来，挑战了这一长期存在的假设。他们没有去猜测哪些已知材料可能奏效，而是使用一个强大的人工智能系统，从零开始设计新的结构。他们专注于氧化铋，这是一种通常以庞大三维块状形式存在的常见化学化合物。通过要求计算机想象如果强行将这些原子限制在单层平面内，它们会如何排列，人工智能发现了两种从未见过的全新形状。这些预测出的薄片，一个是正方形，一个是长方形，它们不仅是平坦的，而且天生就是不对称的。其内部原子的排列方式使得沉重的铋原子位于薄片的一侧，而较轻的氧原子位于另一侧。这种垂直分离产生了一个强大的、永久性的电场，直穿过材料，这种特性在未来技术中非常罕见且极具价值。
研究人员并未止步于电脑屏幕。他们对这些由人工智能设计的结构进行了严格的虚拟测试，以观察它们是否能在现实世界中存在。模拟结果显示，这些新薄片是稳定的，这意味着它们在正常条件下不会解体或崩塌。即使是在加热到远高于典型电子设备所面临的温度时，其原子框架依然保持稳固。团队计算出，这些材料将作为宽禁带绝缘体发挥作用，直到达到特定的能量阈值才会导电，这是防止微型电路中能量泄漏的一种理想特性。或许最令人惊叹的是它们内部电场的强度。模拟预测，其中一种新形状（长方形版本）具有 37.15 pC/m 的面外极化强度，这一数值在已记录的所有二维氧化物中名列前茅。这表明，仅仅通过将固体材料扁平化的手段，就能从根本上改写其原子的结合方式，打破通常维持电荷平衡的对称性，从而释放出强大的电场力。
这项发现之所以特别重要，在于其发现的方法。研究人员将一种被称为“逆向设计”的技术（即从期望的属性出发，反向寻找结构）与一种机器学习模型相结合，该模型可以在无需为每一种可能性运行缓慢的传统计算的情况下，预测原子如何相互作用。这种方法使他们能够快速筛选数千种潜在的排列方式，过滤掉不稳定的方案，并将精力集中在最有希望的候选者身上。他们发现，强大的电场之秘在于铋原子的独特行为。在这些薄片中，铋原子具有一种特定的电子特征，通常被描述为“孤对电子”，这促使它们处于偏离中心的位置。这种不对称性，结合原子在平面内连接的新方式，迫使电荷在薄片的一侧堆积。
这些发现的影响力超出了氧化铋本身。这项研究表明，将非层状材料强行转化为二维结构的策略，可以成为创造高性能极性材料的一种通用配方。通过打破原子网络的局部对称性，科学家们或许能够设计出一整类依赖内置电场而非外部电源的先进电子元件。研究人员还观察了这些薄片与其他材料堆叠时的表现，这是构建先进电子设备的常用做法。他们发现，将薄片翻转过来会完全改变表面的电学景观，这提供了一种仅通过旋转材料就能调节器件特性的简单方法。虽然这些薄片尚未在实验室中被制造出来，但模拟实验为它们的形态和行为提供了清晰且详细的蓝图，为下一代纳米级电子设备的设计开辟了一条新路径。
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