人工智能揭开多晶材料之谜

名古屋大学的研究人员利用人工智能发现了一种新方法来理解多晶材料中称为位错的小缺陷，多晶材料广泛用于信息设备、太阳能电池和电子设备，这些材料会降低此类设备的效率。研究结果发表在《先进材料》杂志上。

我们现代生活中使用的几乎所有设备都含有多晶组件。从您的智能手机到计算机再到汽车中的金属和陶瓷。尽管如此，多晶材料由于其复杂的结构而难以使用。多晶材料的性能与其成分一起受到其复杂的微观结构、位错和杂质的影响。

在工业中使用多晶的一个主要问题是由应力和温度变化引起的微小晶体缺陷的形成。这些被称为位错，可以破坏晶格中原子的规则排列，影响导电和整体性能。为了减少使用多晶材料的器件发生故障的可能性，了解这些位错的形成非常重要。

名古屋大学的一个研究小组由宇佐美纪隆教授领导，包括讲师横井龙也和副教授工藤宏明及其合作者，他们使用一种新的人工智能来分析广泛用于太阳能电池板的材料(称为多晶硅)的图像数据。AI 在虚拟空间中创建了 3D 模型，帮助团队识别位错簇影响材料性能的区域。

在确定了位错簇的区域后，研究人员使用电子显微镜和理论计算来了解这些区域是如何形成的。他们揭示了晶格中的应力分布，并在晶粒之间的边界处发现了阶梯状结构。这些结构似乎在晶体生长过程中引起位错。“我们在晶体中发现了一种与多晶结构中的位错相关的特殊纳米结构，”宇佐美说。

除了其实际意义外，这项研究还可能对晶体生长和变形科学产生重要影响。Haasen-Alexander-Sumino (HAS) 模型是一个有影响力的理论框架，用于理解材料中位错的行为。但宇佐美相信他们已经发现了哈森-亚历山大-苏米诺模型错过的错位。

另一个惊喜随之而来，当研究小组计算这些结构中原子的排列时，他们发现沿着阶梯状结构的边缘有意想不到的大拉伸键应变，从而触发了位错的产生。

正如宇佐美所解释的那样，“作为多年来研究这一问题的专家，我们最终看到了这些结构中存在位错的证据，这让我们感到惊讶和兴奋。这表明我们可以通过控制位错簇的形成方向来控制位错簇的形成。”边界扩展”。

“通过结合实验、理论和人工智能的多晶材料信息学提取和分析纳米级区域，我们首次使复杂多晶材料中现象的澄清成为可能，”Usami 继续说道。“这项研究阐明了建立高性能材料通用指南的道路，并有望为创新多晶材料的创造做出贡献。这项研究的潜在影响超出了太阳能电池的范围，涵盖了从陶瓷到半导体的所有领域。多晶材料在社会中得到广泛应用，这些材料性能的改进有可能彻底改变社会。”

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