研究前沿：Chem. Mater.-新AI工具，加速功能性电子材料的发现

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可调谐电子性能的新材料，可以使微电子器件更快、更节能，及设计出新的计算机架构。金属-绝缘体过渡材料MIT的电阻率，可能会表现出金属或绝缘电子行为，而这取决于环境的性质。近日，美国西北大学James M. Rondinelli团队在Chemistry of Materials上发文，报道了一种新的、免费的、易于使用的人工智能(AI)工具，能加快发现金属-绝缘体过渡(MIT)材料的速度，以及识别新的特征来描述这类材料。

图文摘要：

下图为迭代工作流程，包括自然语言处理 (NLP) 和人工搜索，用于构建用于训练电子分类器的材料数据库。

基于 Web 的 Binder 笔记本的屏幕截图，允许用户提交化合物的晶体信息文件 (CIF) 并获得三种电子分类概率：金属与非金属 (M)、绝缘体与非绝缘体 (I) 以及 MIT 与非 -MIT (T)，如 GaMo4Se8 所示。

这个免费的工具可以让任何人，快速获得正在研究的材料是金属、绝缘体，还是金属-绝缘体过渡化合物的概率估计。

文献链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.chemmater.1c00905

https://doi.org/10.1021/acs.chemmater.1c00905

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OKjlqxWNFSjf0tztgcWJcg

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