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第一作者：沈忠慧，Wei Li

通訊作者：沈忠慧，南策文

通訊單位：武漢理工大學，清華大學

沈忠慧，武漢理工大學材料科學與工程國際化示范學院特聘研究員、特設教授。主要研究方向：1. 介電、鐵電、壓電材料的多尺度模擬；2.“數據+機器學習”驅動的功能材料智能研發。獎勵情況：2022年，高儲能納米復合電介質的結構設計與可控制備，教育部自然科學獎，一等獎；2020年，湖北省青年人才計劃；2019年，中國科協青年人才托舉工程。（信息來源：http://smse.whut.edu.cn/yjspy/dsdw/202403/t20240315_986913.shtml）

南策文，中國科學院院士，發展中國家科學院院士，材料科學專家，清華大學材料學院教授。現任清華大學材料科學與工程研究院院長，兼任國際陶瓷聯盟(ICF)理事長、中國硅酸鹽學會副理事長等。研究領域：多鐵性材料與器件、有機－無機復合功能材料、鋰電池用鋰離子固態電解質及正極材料、過渡金屬氧化物、材料顯微結構-性能關聯計算及預測。（信息來源：https://www.mse.tsinghua.edu.cn/info/1023/1039.htm?urltype=tree.TreeTempUrl&wbtreeid=1121）

論文速覽

介電電容器以高功率密度為先進電子設備提供了巨大的潛力，但它們的能量密度仍需要進一步提高。高熵策略已成為提高能量存儲性能的有效方法，但在高維組成空間內發現新的高熵系統，對于傳統的試錯實驗來說面臨艱巨挑戰。

本研究基于相場模擬和有限的實驗數據，提出了生成學習方法，以加速在超過10¹¹種組合的無限探索空間中發現高熵電介質。

通過編碼-解碼潛在空間規律性以促進數據采樣和前向推理，采用逆向設計通過排名策略篩選出最有希望的組合。僅通過5組有針對性的實驗，研究者們獲得了基于Bi(Mg_0.5Ti_0.5)O₃的高熵電介質薄膜，其能量密度顯著提高至156 J cm^-3，比原始薄膜提高了8倍以上。

本工作為設計高熵電介質提供了有效且創新的途徑，極大減少了實驗周期，并且也可以擴展到加速設計其他具有所需屬性的多組分材料系統。

圖文導讀

圖1：相場模擬研究構型熵（Sconfig）對能量存儲性能的影響。

圖2：高熵設計的生成學習框架概覽。

圖3：BMT和C-n薄膜的相結構和電性能分析。

圖4：C-n薄膜的能量存儲性能和循環穩定性評估。

總結展望

本研究有效地在有限的實驗數據基礎上，通過生成學習框架，快速發現了具有高能量存儲性能的高熵電介質材料。通過僅5組針對性實驗，研究者們獲得了顯著提高能量密度的高熵電介質薄膜，其能量密度達到156 J cm^-3，比原始BMT薄膜提高了8倍以上。

此外，高熵薄膜還展現出優異的疲勞特性以及溫度和頻率穩定性，顯示出在能量存儲電容器中應用的巨大潛力。該方法不僅顯著減少了整體實驗周期時間，而且為設計具有復雜組分的材料系統開辟了新途徑。

文獻信息

標題：Generative learning facilitated discovery of high-entropy ceramic dielectrics for capacitive energy storage

期刊：Nature Communications

DOI：10.1038/s41467-024-49170-8

原創文章，作者：計算搬磚工程師，如若轉載，請注明來源華算科技，注明出處：http://www.zzhhcy.com/index.php/2024/06/13/a50e23fcfd/

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