論文の概要: Generative Inverse Design of Cold Metals for Low-Power Electronics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13920v1
• Date: Sat, 14 Mar 2026 12:24:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.48834
• Title: Generative Inverse Design of Cold Metals for Low-Power Electronics
• Title（参考訳）: 低出力電子材料用冷間金属の逆生成設計
• Authors: Kedeng Wu, Yucheng Zhu, Yan Chen, Bizhu Zhang, Shuyu Liu, Xiaobin Deng, Yabei Wu, Liangliang Zhu, Hang Xiao,
• Abstract要約: 本稿では,MatterGPTとSLICESを用いて3次元冷間金属を生成する逆設計ワークフローを提案する。 熱力学的安定性を目標とした特性条件付き生成と50-500 meV帯縁距離は148,506個のユニークな候補を生成する。 材料プロジェクトデータベースでは,50～500mVのFermi準位付近で,257個のコールドメタルが新規であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.40594597993239
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cold metals are a class of metals with an intrinsic energy gap located close to the Fermi level, which enables cold-carrier injection for steep-slope transistors and is therefore promising for low-power electronic applications. High-throughput screening has revealed 252 three-dimensional (3D) cold metals in the Materials Project database, but database searches are inherently limited to known compounds. Here we present an inverse-design workflow that generates 3D cold metals using MatterGPT, a conditional autoregressive Transformer trained on SLICES, an invertible and symmetry-invariant crystal string representation. We curate a training set of 26,309 metallic structures labeled with energy above hull and a unified band-edge distance descriptor that merges p-type and n-type cold-metal characteristics to address severe label imbalance. Property-conditioned generation targeting thermodynamic stability and 50-500 meV band-edge distances produces 148,506 unique candidates; 92.1% are successfully reconstructed to 3D structures and down-selected by symmetry, uniqueness and novelty filters, followed by high-throughput DFT validation. We identify 257 cold metals verified as novel with respect to the Materials Project database, with gaps around the Fermi level spanning 50-500 meV. First-principles phonon, electronic-structure, and work-function calculations for representative candidates confirm dynamical stability and contact-relevant work functions. Our results demonstrate that SLICES-enabled generative transformers can expand the chemical space of cold metals beyond high-throughput screening, providing a route to low-power electronic materials discovery.
• Abstract（参考訳）: コールドメタル(英: Cold metal)は、フェルミ準位に近い固有のエネルギーギャップを持つ金属の一種であり、急傾斜のトランジスタに対してコールドキャリア・インジェクションが可能であるため、低消費電力の電子応用が期待できる。 高スループットスクリーニングにより、マテリアル・プロジェクト・データベースに252個の3次元のコールドメタルが発見されたが、データベース検索は本質的に既知の化合物に限られている。 本稿では,SLICESで訓練された条件付き自己回帰変換器であるMatterGPTを用いて,3次元冷間金属を生成する逆設計ワークフローを提案する。 そこで我々は,p型およびn型冷金属特性を融合させて重度ラベルの不均衡に対処する統一バンドエッジ距離ディスクリプタと,その上にエネルギーをラベル付けした26,309個の金属構造物のトレーニングセットをキュレートした。 熱力学的安定性を目標とした特性条件付き生成と50-500 meV帯縁距離は148,506個のユニークな候補を生成する。 材料プロジェクトデータベースでは,50～500mVのFermi準位付近で,257個のコールドメタルが新規であることが確認された。 代表候補に対する第一原理フォノン、電子構造、作業関数計算は、動的安定性と接触関連作業関数を確認する。 以上の結果から, SLICESによる生成トランスは, 高出力電子材料発見への道筋として, 高出力検層を超えて, コールドメタルの化学空間を拡大できることが示唆された。

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