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在現代X射線自由電子激光器 (XFEL) 中實現的高亮度、低發射度電子束使強大的X射線成像工具成為可能，使分子系統能夠在皮秒時間尺度和亞納米長度尺度上成像。提高XFEL亮度的最有希望的方向之一是開發新型光電陰極材料，目前開發光電陰極材料通常采用基于試錯法的迭代方法，成本高昂且低效。

在此，美國斯坦福大學Evan R. Antoniuk, Evan J. Reed等人首次對高亮度光電陰極材料進行了數據驅動篩選。通過篩選超過74000種半導體材料，生成了一個龐大的光電陰極數據集，從而對高亮度光電陰極材料的性質提供了具有統計意義的見解。這種篩選產生了多種光電陰極材料，它們的本征發射率比目前使用的光電陰極低4倍。

圖1. DFT計算光電陰極材料的本征發射率

在第二階段，作者對篩選出的材料再次進行多目標篩選識別，材料的DFT驗證證實了88% 的測試材料的預估低固有發射率，突出了篩選預測的穩健性。

識別的M₂O（M = Na、K、Rb）家族具有與當前最先進的光電陰極材料相當的光電發射特性，此外還具有卓越的空氣穩定性。該系列可能代表了第一種內在明亮、可見光的光電陰極材料，這些材料可以抵抗與氧氣的反應，允許在干燥的空氣環境中運輸和儲存。

圖2. 用于識別空氣穩定可見光光電陰極材料的篩選工作流程

Novel Ultrabright and Air-Stable Photocathodes Discovered from Machine Learning and Density Functional Theory Driven Screening, Advanced Materials 2021. DOI: 10.1002/adma.202104081

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斯坦福大學AM: 機器學習+DFT驅動篩選新型超亮和空氣穩定光電陰極

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