Forscher entwickeln Rahmenwerk für die Datenbankeigenschaften von Kristalldefekten

Punktdefekte (z. B. fehlende, zusätzliche oder vertauschte Atome) in kristallinen Materialien bestimmen häufig die tatsächliche elektronische und optische Reaktion eines bestimmten Materials. Beispielsweise sind kontrollierte Substitutionen in Halbleitern wie Silizium das Rückgrat moderner Technologie. Trotz ihrer Bedeutung sind Punktdefekte bekanntermaßen schwierig zu simulieren und zu charakterisieren, insbesondere in weiten Bereichen des Periodensystems.

Forscher des Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) haben nun im Rahmen seiner Open-Source-Softwareverteilung eine Software entwickelt, die diese Art von Berechnungen effizient und effektiv automatisieren und analysieren kann.

Die Autoren demonstrierten den vollautomatischen Ansatz an mehreren technologisch wichtigen Materialien. einschließlich Galliumnitrid (die Grundlage aller modernen Festkörperbeleuchtung), Galliumoxid (ein aufstrebender Halbleiter mit Ultrabreitbandlücke) und Strontiumtitanat (ein weithin untersuchtes häufig vorkommendes Mineral), wobei die Arbeit kürzlich durchgeführt wurde veröffentlicht im Zeitschrift für Angewandte Physik und als Editor’s Pick im Rahmen einer Sonderausgabe zum Thema „Defekte in Halbleitern“ ausgewählt.

„Diese Arbeit hat es uns ermöglicht, verschiedene Arten von Defekten in Materialien, die das gesuchte Verhalten aufweisen, systematischer zu untersuchen“, sagte Lars Voss, Mitautor der Arbeit.

„Wir führen diese Art von Berechnungen seit Jahren von Hand durch, aber moderne Fortschritte in der Hochdurchsatzberechnung und Datenbanksoftware haben diesen Ansatz zu einem praktischeren und flexibleren Ansatz gemacht“, sagte LLNL-Wissenschaftler Joel Varley, ebenfalls Mitautor des Papiers.

Die Studie und die im Rahmen des Projekts entwickelte Open-Source-Software hätten das Interesse zahlreicher internationaler Forschungsteams und der Industrie geweckt, sagten die Forscher.

„Nachdem wir nun ein Framework entwickelt haben, um diesen Ansatz mit modernen Datenbankpraktiken zu rationalisieren, eröffnet dies einen einfachen Weg, Daten für maschinelle Lernansätze zu kuratieren, die von der Community systematisch auf Punktdefekteigenschaften angewendet werden können“, sagte Jimmy Shen, der Hauptautor des Artikels.