在東京大學，Shiomi教授等研究人員一直想通過調控半導體材料內部的納米結構來降低它的熱導率。近日，他們通過結合了機器學習和分子模擬的材料信息學（MI），成功設計、制造出了評估中最佳的納米結構多層材料，熱導率確實大幅降低。
早在2017年，該研究小組就開發了一種基于計算科學的方法，設計一種通過MI最小化或最大化熱導率的最佳結構。然而，還沒有實驗能證明這種設計出來的納米結構，到底能不能實現人們所期望的性能。
因此，研究小組使用了一種能夠在分子水平上調節超晶格結構的薄膜沉積方法，其中兩種材料在幾納米厚度上交替分層，并使用一種能夠在納米尺度上評估薄膜熱導率的測量方法，實現了導熱系數最小的非周期超晶格結構——通過優化結構，使晶格振動（聲子）傳導熱的波干擾最大，熱導率得以調節。
在本研究中，研究小組以半導體晶格結構為模型，驗證了MI方法在設計、制造、評估和機制闡明中對調節熱導率的實用性，并展望了MI方法在各種材料系統中的應用前景。研究還表明，優化非周期結構可通過充分控制聲子在近室溫下的波特性來調節熱導率。這將有助于聲子工程的發展，尤其是一些既需要低熱導率，又需要保持導電性和機械性能的應用，如熱電轉換器件、光學傳感器和氣體傳感器。
資料來源：https://www.jst.go.jp/en/
粉體圈 編譯Coco
作者：粉體圈
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