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利用来自优选势的潜在信息预测无机材料的介电张量
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究提出了一种高通量工作流，结合元素置换、机器学习预筛选、从头模拟和人类专家直觉，有效地探索未知的高介电常数材料。成功合成和表征了两种新型介电材料CsTaTeO6和Bi2Zr2O7。这是机器学习指导的多目标材料优化在实验合成和表征方面的首个成功案例。
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关键要点
- 高介电常数材料在现代电子设备中具有重要功能。
- 研究提出了一种高通量工作流，结合元素置换、机器学习预筛选、从头模拟和人类专家直觉。
- 成功合成和表征了新型介电材料CsTaTeO6和Bi2Zr2O7。
- 机器学习在多目标优化设置中有效应用，展示了能带间隙与介电常数的倒数相关性。
- CsTaTeO6是通过元素置换生成的全新材料，未在参考数据源中存在。
- Bi2Zr2O7的首次高纯度合成和介电特性表征满足多目标搜索指标。
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