論文の概要: Emerging Microelectronic Materials by Design: Navigating Combinatorial Design Space with Scarce and Dispersed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17283v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 05:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:55:32.437269
• Title: Emerging Microelectronic Materials by Design: Navigating Combinatorial Design Space with Scarce and Dispersed Data
• Title（参考訳）: 設計による新しいマイクロエレクトロニクス材料:スカースと分散データによるコンビニアルデザイン空間のナビゲーション
• Authors: Hengrui Zhang, Alexandru B. Georgescu, Suraj Yerramilli, Christopher Karpovich, Daniel W. Apley, Elsa A. Olivetti, James M. Rondinelli, Wei Chen,
• Abstract要約: 材料設計には計算モデリングと機械学習が用いられている。 物理機構、第一原理計算のコスト、データの分散は、物理に基づく材料モデリングとデータ駆動材料モデリングの両方に課題をもたらす。 本稿では,これらの課題に対処し,材料設計を加速するために,データ駆動および物理に基づく手法を統合するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.45821602529994
• License:
• Abstract: The increasing demands of sustainable energy, electronics, and biomedical applications call for next-generation functional materials with unprecedented properties. Of particular interest are emerging materials that display exceptional physical properties, making them promising candidates in energy-efficient microelectronic devices. As the conventional Edisonian approach becomes significantly outpaced by growing societal needs, emerging computational modeling and machine learning (ML) methods are employed for the rational design of materials. However, the complex physical mechanisms, cost of first-principles calculations, and the dispersity and scarcity of data pose challenges to both physics-based and data-driven materials modeling. Moreover, the combinatorial composition-structure design space is high-dimensional and often disjoint, making design optimization nontrivial. In this Account, we review a team effort toward establishing a framework that integrates data-driven and physics-based methods to address these challenges and accelerate materials design. We begin by presenting our integrated materials design framework and its three components in a general context. We then provide an example of applying this materials design framework to metal-insulator transition (MIT) materials, a specific type of emerging materials with practical importance in next-generation memory technologies. We identify multiple new materials which may display this property and propose pathways for their synthesis. Finally, we identify some outstanding challenges in data-driven materials design, such as materials data quality issues and property-performance mismatch. We seek to raise awareness of these overlooked issues hindering materials design, thus stimulating efforts toward developing methods to mitigate the gaps.
• Abstract（参考訳）: 持続可能なエネルギー、エレクトロニクス、バイオメディカルな応用の需要が高まるにつれて、前例のない特性を持つ次世代の機能材料が求められている。 特に興味深いのは、エネルギー効率のよいマイクロエレクトロニクスデバイスに期待できる、特別な物理的特性を示す新興材料である。 社会的ニーズの増大により従来のエジソン的アプローチが著しく向上するにつれて、素材の合理的設計に新たな計算モデルと機械学習(ML)手法が採用される。 しかし、複雑な物理機構、第一原理計算のコスト、データの分散と不足は、物理ベースおよびデータ駆動材料モデリングの両方に課題をもたらす。 さらに、合成合成構造設計空間は高次元であり、しばしば不整合であり、設計最適化は非自明である。 本稿では、これらの課題に対処し、材料設計を加速するために、データ駆動型および物理ベースの手法を統合するフレームワークを確立するためのチームの取り組みについてレビューする。 まず、統合材料設計フレームワークとその3つのコンポーネントを、一般的な文脈で提示することから始める。 次に,この材料設計の枠組みを,次世代メモリ技術において実際に重要な,特定の種類の新興材料である金属絶縁体遷移(MIT)材料に適用する例を示す。 我々は、この特性を示す可能性のある新しい材料を複数同定し、それらの合成経路を提案する。 最後に、材料データ品質問題や特性-性能ミスマッチなど、データ駆動型材料設計におけるいくつかの顕著な課題を特定する。 材料設計を阻害するこれらの見過ごされた問題に対する認識を高め、ギャップを緩和する手法開発への取り組みを促進することを目的としている。

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