在东京大学，Shiomi教授等研究人员一直想通过调控半导体材料内部的纳米结构来降低它的热导率。近日，他们通过结合了机器学习和分子模拟的材料信息学（MI），成功设计、制造出了评估中最佳的纳米结构多层材料，热导率确实大幅降低。
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早在2017年，该研究小组就开发了一种基于计算科学的方法，设计一种通过MI最小化或最大化热导率的最佳结构。然而，还没有实验能证明这种设计出来的纳米结构，到底能不能实现人们所期望的性能。
因此，研究小组使用了一种能够在分子水平上调节超晶格结构的薄膜沉积方法，其中两种材料在几纳米厚度上交替分层，并使用一种能够在纳米尺度上评估薄膜热导率的测量方法，实现了导热系数最小的非周期超晶格结构——通过优化结构，使晶格振动（声子）传导热的波干扰最大，热导率得以调节。
在本研究中，研究小组以半导体晶格结构为模型，验证了MI方法在设计、制造、评估和机制阐明中对调节热导率的实用性，并展望了MI方法在各种材料系统中的应用前景。研究还表明，优化非周期结构可通过充分控制声子在近室温下的波特性来调节热导率。这将有助于声子工程的发展，尤其是一些既需要低热导率，又需要保持导电性和机械性能的应用，如热电转换器件、光学传感器和气体传感器。
资料来源：https://www.jst.go.jp/en/