Accelerated Discovery of Two-Dimensional Optoelectronic Octahedral Oxyhalides via High-Throughput Ab Initio Calculations and Machine Learning

八面体 从头算 膨胀的 吸光度 计算机科学 密度泛函理论 材料科学 从头算量子化学方法 分子物理学 计算化学 化学 结晶学 物理 分子 光学 量子力学 晶体结构 复合材料 抗压强度
作者
Xingyu Ma,James P. Lewis,Qing‐Bo Yan,Gang Su
出处
期刊:Journal of Physical Chemistry Letters [American Chemical Society]
卷期号:10 (21): 6734-6740 被引量:46
标识
DOI:10.1021/acs.jpclett.9b02420
摘要

Traditional trial-and-error methods are obstacles for large-scale searching of new optoelectronic materials. Here, we introduce a method combining high-throughput ab initio calculations and machine-learning approaches to predict two-dimensional octahedral oxyhalides with improved optoelectronic properties. We develop an effective machine-learning model based on an expansive dataset generated from density functional calculations including the geometric and electronic properties of 300 two-dimensional octahedral oxyhalides. Our model accelerates the screening of potential optoelectronic materials of 5,000 two-dimensional octahedral oxyhalides. The distorted stacked octahedral factors proposed in our model play essential roles in the machine-learning prediction. Several potential two-dimensional optoelectronic octahedral oxyhalides with moderate band gaps, high electron mobilities, and ultrahigh absorbance coefficients are successfully hypothesized.
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