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FOP | 综述：深度学习在二维材料研究中的应用：从特性表征、材料预测到智能设计

已有 367 次阅读 2024-8-29 10:05 |系统分类:科研笔记

REVIEW ARTICLE

Xinqin Meng, Chengbing Qin*, Xilong Liang, Guofeng Zhang, Ruiyun Chen, Jianyong Hu, Zhichun Yang, Jianzhong Huo, Liantuan Xiao*, and Suotang Jia, Deep learning in two-dimensional materials: Characterization, prediction, and design, Front. Phys. 19(5), 53601 (2024)

PDF全文下载：https://journal.hep.com.cn/fop/EN/pdf/10.1007/s11467-024-1394-7

自从石墨烯被发现以来，二维材料因其卓越的化学和物理特性以及广阔的应用前景而备受关注。然而，二维材料的进一步发展面临着有效识别、大规模高精度表征、智能功能预测和设计的挑战。传统计算技术，如密度泛函理论（DFT）和分子动力学模拟（MD），虽然在材料模拟计算中发挥着重要作用，但它们需要强大的计算资源和较长的时间成本。在这一背景下，深度学习技术的应用为二维材料领域带来了革命性的变革。

深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，能够自动、高效、准确地学习数据的特征和模式。近年来，深度学习在各个领域取得了巨大成功，为二维材料研究领域所面临的挑战提供了全新的视角和解决方案。深度学习技术能够揭示材料的形成机制、原子结构和材料性质之间隐藏的复杂关系，成为探索二维材料的有力工具。

在二维材料领域，深度学习被广泛应用于特性表征、性质预测和新材料设计等方面。将深度学习方法与传统表征方法结合起来可以克服其固有局限性，解决一些瓶颈问题。此外，深度学习技术还能有效预测二维材料的物理和化学性质，大大加快二维材料的研究效率并降低研究成本。

特别是在二维材料的逆向设计领域，深度学习也展现出了巨大的潜力。利用深度学习模型能够从期望的材料性质出发，获得对应的材料设计参数，从而摆脱传统的试错研究，提高二维材料的设计效率。多项研究成果表明，利用深度学习方法可以快速设计具有目标性质的二维材料，为未来的材料研究和应用带来新的可能性。

在二维材料领域，深度学习技术的应用不仅提升了研究效率和准确性，还为科学家们提供了更多探索和创新的机会。随着深度学习技术的不断发展和完善，二维材料领域将迎来更多的突破和进展，为人类社会的可持续发展做出更大的贡献。

最近山西大学秦成兵&肖连团课题组全面概述了深度学习在二维材料领域的最新应用和研究进展【Front. Phys. 19(5), 53601 (2024)】。首先，该综述简要介绍了深度学习的基本概念和常用架构，包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和U-net模型。接着，讨论了深度学习方法在二维材料表征方面的应用，包括缺陷和材料识别以及自动厚度表征。此外，文章还评估了深度学习在预测二维材料物理和化学性质方面的研究进展，包括电子、机械和热力学特性。最后，介绍了当前关于特定性能二维材料逆向设计的相关工作，并展望了深度学习在二维材料其他方面的应用前景。综述主要内容如下。

深度学习架构：从基础概念、网络结构和训练方法多方面详细介绍了在二维材料研究中常用的深度学习模型，包括CNN、GAN和U-net。

材料表征：介绍了深度学习在二维材料的缺陷识别、材料识别和厚度表征方面的相关研究进展，包括：

1. 缺陷识别：二维材料的缺陷如空位，掺杂和边缘缺陷等，会对材料的性质产生重要的影响；精确地调控晶格结构中的缺陷可以操纵二维材料的电子、力学和磁性等性质。人工手动分析高端表征数据难以快速准确地获取图像中的所有信息，大量数据被丢弃和浪费。因此，二维材料中原子分辨率的缺陷识别是很有必要的。目前，基于CNN、U-Net、全卷积神经网络（FCN）等深度学习模型，已经能够对石墨烯、过渡金属硫族化物、钼掺杂的二硫化钨等二维材料进行缺陷的识别、定位和分类，文章详细介绍了相关的缺陷识别工作。2. 材料识别和厚度表征：现有的物理显微表征技术都存在一定的局限性，高性能和大面积表征技术的相互制约性一直是二维材料应用的主要障碍。深度学习在图像和视觉识别领域中的应用已非常成熟，将其应用于光学显微镜，可以自动提取光学显微镜图像中的丰富信息，可用于实现大面积二维材料表征。文章详细介绍了不同工作中利用U-Net、GAN、人工神经网络（ANN）等模型识别二维材料种类和厚度的研究进展。

属性预测：将深度学习与计算模拟方法相结合，预测二维材料的电子、机械和热力学性质，能够克服实验直接测量或计算模拟方法中的局限性，有效降低了经济和时间成本。在属性预测方面的进展包括：

1. 二维材料的应用与其电子特性有极大的关联性，其中带隙起着核心作用。例如石墨烯有良好的导电性能，而六方氮化硼是典型的宽禁带半导体，被广泛用于半导体器件中的绝缘层。现有的研究利用CNN和ANN预测二维材料的带隙，将DFT计算得到的结果作为真值评估模型的预测性能，所提出的模型能够以较高的准确率和较小的绝对误差预测材料的带隙。2. 与块状三维材料不同，二维材料由于原子级厚度展现出极高的柔韧性，其杨氏模量和断裂行为在不同的应用场景中至关重要，直接影响二维材料的使用范围和耐久性。现有的研究中构建了ANN、深度神经网络（Deep-CNN）以及长短期记忆网络模型（ConvLSTM）等深度学习模型，利用分子动力学模拟方法生成训练数据集，训练好的模型能够预测石墨烯、六方氮化硼等二维材料的断裂应力、断裂路径和杨氏模量等力学性质。3. 二维材料的热力学性质是其重要的内在特性，导热系数在能源工程和热管理中是非常关键的参数，不同的导热系数决定了二维材料的应用范围。文章中介绍了利用深度学习模型预测界面热阻和导热系数的相关研究进展。

逆向设计：实现正向设计新材料通常需要经过分子设计、性能预测、化学合成和实验评估等多个步骤，这些步骤需要进行大量的试验和模拟，时间和资源消耗巨大，导致正向设计的试错成本较高。逆向设计则是从具有特定期望功能的材料出发，反推出材料的化学组成和结构，进而确定最佳的材料设计参数。深度学习模型已被用于逆向设计，能够学习隐藏在高维数据中的材料设计知识和规则，并根据其自身知识生成具有特定性能的新材料，而不再依赖于研究者的经验或直觉。文章介绍了相关研究利用GAN、CNN、可逆神经网络（INN）等模型生成具有特定带隙、低热导率、高催化性能的二维材料。

结论与展望：深度学习为二维材料的表征、性质预测和逆向设计提供了强大的工具，有望推动二维材料科学的发展。尽管目前已经取得了一定的进展，但仍存在许多挑战，如数据集的不足、模型的可解释性等问题。未来的研究可能会结合深度学习与机器人技术，构建自动化系统，用于高效制备各种类型的二维材料和复杂的异质结构。

通过深度学习技术，我们能够更深入地理解二维材料的特性和行为规律，为材料科学和工程领域带来新的思路和方法。深度学习在二维材料领域的应用将持续推动科学研究的进步，为未来的材料创新和应用提供强大支持。

秦成兵，山西大学激光光谱研究所、量子光学与光量子器件国家重点实验室教授。研究方向涉及单分子量子光学与纳米光子学、低维材料(量子点、二维材料等)奇异光电特性调控及其光谱、中远红外光探测及成像、单光子源、量子通信等领域。已在Phys. Rev. Lett.等期刊发表论文80篇左右。

肖连团，太原理工大学副校长，山西大学激光光谱研究所所长、量子光学与光量子器件国家重点实验室副主任，教授、博士生导师。国家高层次人才入选者，博士研究生导师，教育部创新团队带头人。主要研究领域涉及超冷原子、冷分子光谱研究、低温单分子动力学研究等。在国际重要学术期刊Nano Letters, Phys. Rev. Lett.等刊物上发表学术论文360余篇，获国家发明专利60余项以及3项美国授权发明专利。

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