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人工智能（AI）正顯著加速新型鎵基半導體材料的開發(fā)進程，其速度遠超傳統(tǒng)方法。最新一期《ACS材料快報》上發(fā)表的一篇論文顯示，澳大利亞弗林德斯大學與阿聯酋哈利法大學聯合開發(fā)了一種名為“智能材料發(fā)現引擎”的機器學習系統(tǒng)，可大幅減少復雜計算模擬和實驗測試所需的時間，從而加速半導體材料的篩選與發(fā)現?；谶@款AI系統(tǒng)，團隊已成功篩選出多種此前未被數據庫收錄的新型鎵基半導體候選材料。

半導體材料廣泛應用于電子設備、通信系統(tǒng)、醫(yī)療設備、LED器件、太陽能電池等高科技領域。論文第一作者、弗林德斯大學副教授特魯翁表示，相關研究中的挑戰(zhàn)在于，潛在的半導體材料組合多達數百萬種，傳統(tǒng)依賴逐一實驗或計算模擬的方式成本高、效率低。

鎵是澳大利亞的關鍵礦產之一，應用范圍廣泛，在電子工業(yè)中尤為常見。近年來，由于其在芯片技術中的高效性能而受到更多關注。鎵砷化物是鎵在電子領域最主要的化合物之一，廣泛用于微波電路、高速開關電路以及紅外電路等。

新開發(fā)的AI系統(tǒng)基于全球材料數據庫中數千種已知半導體數據進行訓練，并引入貝葉斯優(yōu)化方法，在持續(xù)探索潛在新材料的同時，自動排除化學或物理上不穩(wěn)定的組合。研究人員指出，系統(tǒng)通過學習鎵基材料的內在化學規(guī)律，能夠預測具有特定電子性質的新材料組合，從而減少傳統(tǒng)方法中依賴逐一試錯的篩選過程。

與隨機生成不同，該系統(tǒng)在推薦候選材料前即對其化學合理性與物理穩(wěn)定性進行驗證，從而顯著降低無效計算與實驗成本，提高研發(fā)效率。

研究還重點關注半導體關鍵指標“帶隙”。帶隙大小決定材料在電學與光學應用中的表現：小帶隙適用于太陽能電池，中等帶隙適用于LED與光學器件，大帶隙則適用于高功率電子與抗輻射系統(tǒng)。