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半导体材料是使用晶体管、发光二极管、集成电路、光伏、太阳能电池等的现代设备的重要组成部分。元素周期表第 XIV 族发现的元素半导体及 Ge 的化合物，广泛应用于电子、光伏和光电子器件。然而，不同工业应用需要具有不同性能的半导体材料。因此，探索半导体的计算方法对提高未来技术至关重要。前人研究证实，使用高通量筛选有可能探索到有前景的半导体材料。生成对抗网络（GAN）是一种从输入数据中学习模式/分布的生成模型，CubicGAN 是大规模生成材料的方法。结合各种方法优点开发新的计算通道，来设计满足不同性能需求的稳定半导体材料具有重要意义。
来自美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系的Jianjun Hu教授团队，开发了一种计算管道，通过结合生成对抗网络 (GAN)、分类器和高通量第一性原理计算，来发现新的稳定半导体。研究者开发一种二元分类器，从CubicGAN模型生成立方材料过滤半导体/绝缘体（非金属），然后使用第一原理研究其稳定性。他们的研究在 F-43m 空间群中发现了 12 种稳定的 AA′′MH6 立方半导体材料。DFT计算结果表明：1）相对于其他 AA''MH6 材料的力学性能，AA''MnH6 和 NaYRuH6具有更高的 Cii (i = 1, 2, 3) 弹性常数、体积模量、剪切模量和杨氏模量；2）低于 200 K时，相对于其他 AA''MH6 材料，AA''MnH6 和 NaYRuH6具有更低的比热容 (Cv) ；3）300 K 时BaSrZnH6具有最高比热容 (127.96 JK-1mol-1)。4）基于精确的杂化泛函计算，发现 AA′′MH6 半导体是宽带隙半导体。其中，BaSrZnH6 和 KNaNiH6是直接带隙半导体，其余是间接带隙半导体。此外，作者还研究了最重要的元素和电子性质。
该研究提出了一种结合生成对抗网络 (GAN)、分类器和高通量第一性原理计算的计算通道，实现了稳定半导体材料的生成设计，将有助于开发光学和高温功率器件。相关
该文近期发表于npj Computational Materials 8：164(2022)，
英文标题与摘要如下，点击左下角“阅读原文”可以自由获取论文PDF。
Generative design of stable semiconductor materials using deep learning and density functional theory
Edirisuriya M. Dilanga Siriwardane, Yong Zhao, Indika Perera & Jianjun Hu
Semiconductor device technology has greatly developed in complexity since discovering the bipolar transistor. In this work, we developed a computational pipeline to discover stable semiconductors by combining generative adversarial networks (GAN), classifiers, and high-throughput first-principles calculations. We used CubicGAN, a GAN-based algorithm for generating cubic materials and developed a classifier to screen the semiconductors and studied their stability using first principles. We found 12 stable AA′′MH6 semiconductors in the F-43m space group including BaNaRhH6, BaSrZnH6, BaCsAlH6, SrTlIrH6, KNaNiH6, NaYRuH6, CsKSiH6, CaScMnH6, YZnMnH6, NaZrMnH6, AgZrMnH6, and ScZnMnH6. Previous research reported that five AA′′IrH6 semiconductors with the same space group were synthesized. Our research shows that AA′′MnH6 and NaYRuH6 semiconductors have considerably different properties compared to the rest of the AA′′MH6 semiconductors. Based on the accurate hybrid functional calculations, AA′′MH6 semiconductors are found to be wide-bandgap semiconductors. Moreover, BaSrZnH6 and KNaNiH6 are direct-bandgap semiconductors, whereas others exhibit indirect bandgaps.
