综述：半导体光电功能材料的计算设计

来源：两江科技评论

导 读

近日，吉林大学张立军教授“半导体光电材料模拟与设计”团队联合华南师范大学刘准特聘研究员与李京波教授所在的“新型半导体掺杂机制研究及器件应用”团队在Wiley出版集团新推出的信息材料领域高影响力期刊InfoMat上发表了题为“Computational functionality-driven design of semiconductors for optoelectronic applications”的综述文章。

文章结合近年来通过计算材料设计手段实现加速开发新型半导体光电材料的实例，归纳了三种普适的计算材料设计思路：通过计算候选材料目标性质筛选、基于半导体物理理论/设计原则逆向设计、应用人工智能优化算法进行材料结构设计。文章阐述了三种设计思路的特点，探讨了以材料功能为目标的计算材料设计所面临的挑战，并对未来大规模材料数据库驱动的新材料设计与开发进行了展望。论文作者包括华南师范大学的刘准特聘研究员等人，通讯作者为华南师范大学的李京波教授与吉林大学的张立军教授。

综 述 一 览

开发新型半导体光电材料是提升光电器件性能的途径之一。以材料功能为目标的计算材料设计已逐步发展成为发现新型功能材料的有效手段之一。结合半导体物理及化学理论、高通量第一性原理计算、智能优化算法以及材料数据库结构，越来越多的新型半导体光电材料通过计算材料设计被发现并得到实验证实。

文章首先介绍了近年来半导体光电功能材料在可再生能源转化、电子及光电信息领域的应用和研究所取得的进展。进一步介绍人们如何利用基于密度泛函理论的第一性原理计算方法来精确模拟光电转换相关物理性质，以实现对半导体光电功能材料的探索和研究。接下来从宏观角度归纳总结了通过计算材料设计实现加速开发新型半导体光电材料的三种普适性思路：一、基于在候选材料空间的大规模高通量计算模式，获取需要满足的目标光电性质，直接筛选性能优异的光电材料；二、基于半导体物理理论确定材料设计原则，逆向设计满足需求的新型半导体光电材料；三、结合人工智能优化算法和第一性原理计算，进行材料结构搜索与设计，发现新型材料。通过选取代表性研究体系，例如无铅钙钛矿光电材料、光电化学应用半导体材料、透明导电半导体、具有直接带隙光学活性的硅/锗超晶格、锡基氧化物光电材料等实例讨论上述三种设计思路的特点。最后，文章探讨了以材料功能为目标的计算材料设计所具有的局限性和面临的挑战，同时展望了未来大规模材料数据库与人工智能结合的新材料设计与开发模式。