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推动带隙和介电常数的帕累托前沿：基于机器学习引导的寻找介电材料
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
通过高通量工作流结合机器学习和人类专家直觉，成功合成和表征了两种新型介电材料CsTaTeO6和Bi2Zr2O7。机器学习方法在能带间隙和介电常数之间的倒数相关性方面表现出良好的性能。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。
- 提出了一个高通量工作流，结合元素置换、机器学习预筛选、从头模拟和人类专家直觉。
- 成功合成和表征了两种新型介电材料 CsTaTeO6 和 Bi2Zr2O7。
- 机器学习在能带间隙和介电常数之间的倒数相关性方面表现良好。
- 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。
- 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，能带间隙为 2.27 eV，介电常数为 20.5。
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