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無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)幫助識別新型有利于鋰離子低障礙傳導(dǎo)的無機晶體

發(fā)布人:深科技 時間:2021-10-26 來源:工程師 發(fā)布文章
要合成一種新的化學(xué)物質(zhì),研究人員需要基于他們對化學(xué)結(jié)構(gòu)和化學(xué)鍵的了解提出可能產(chǎn)生新的化合物的元素組合假設(shè),然后通過大量實驗對假設(shè)進行驗證以求幸運女神的眷顧。
哪怕有大量已知的化合物合成研究數(shù)據(jù),對可能形成孤立化學(xué)物質(zhì)的元素組合進行決策性的篩選也是一件耗時耗力的事情。


利物浦大學(xué) Andrij Vasylenko 等人組成的研究團隊則利用已訓(xùn)練的無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)模型來指導(dǎo)研究人員對化學(xué)元素組合的選擇。


該模型可以識別無機晶體材料元素組合之間復(fù)雜的相似性,通過對用來勘探合成材料的含兩個陰離子的季相場進行優(yōu)先級排序來指導(dǎo)實驗中對于鋰固體電解質(zhì)的識別。


這種機器學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)實驗相結(jié)合的工作方法令研究人員發(fā)現(xiàn)了一種新的缺陷填充的纖鋅礦結(jié)構(gòu) Li3.3SnS3.3Cl0.7,并在該化合物的六方密堆積中發(fā)現(xiàn)了可以低屏障運輸鋰離子的通道。該研究于九月二十一日發(fā)表在 Nature Communications 上。

合成新的無機晶體化合物的艱巨性


在固態(tài)材料化學(xué)中,有關(guān)經(jīng)實驗證實的穩(wěn)定晶體化合物的信息是海量的。舉個例子,僅無機晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(Inorganic Crystal Structure Database,ICSD)中就有 20 多萬條有關(guān)穩(wěn)定的晶體化合物的記載。


無論從動力學(xué)還是熱力學(xué)的角度考慮,決定這些化合物穩(wěn)定性的因素都是繁雜的。這些繁雜的因素說明對構(gòu)成無機晶體化合物的組成元素而言其化學(xué)鍵的相互作用是多樣的。為了決定在諸多未知的相場中選擇哪些來進行研究,記住成千上萬個穩(wěn)定晶體化合物的例子對研究者而言相當(dāng)困難。

從相場層面考慮無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)模型的搭建


利物浦大學(xué) Andrij Vasylenko 等人組成的研究團隊匯總了 ICSD 中所報道的有關(guān)相的信息(詳見文末該團隊使用的 ICSD 數(shù)據(jù)鏈接)以定義那些包含合成孤立晶體化合物的相場,從而指導(dǎo)合成元素的選擇。不同于之前機器學(xué)習(xí)對個體材料層面的關(guān)注,該團隊訓(xùn)練了一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對準(zhǔn)備進一步研究的新的相場進行優(yōu)先級排序。該排序取決于它們的元素組合與那些已知的能使材料具備穩(wěn)定性的化學(xué)物質(zhì)有多相似。

每個相場都由四個元素組成,每個元素又有 37 個化學(xué)特征(比如原子質(zhì)量,價,離子半徑等),所以每個相場都可以被描述成一個 37*4=148 維度的向量。該向量的高維度特征會造成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的稀疏分布,因而該團隊采用了 VAE(variational auto encoder)維度削減法。該方法基于無監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對高維度非線性相似性的量化。




該團隊的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集只包含 ICSD 中已被證實的四元化合物的相場,所以他們希望訓(xùn)練出的模型能傾向于識別最有可能合成四元化合物的相場。該模型會對相場候選者的重構(gòu)誤差(reconstruction error)進行排序,誤差越小,排序越高。


平均來講,該團隊的模型能夠在驗證數(shù)據(jù)集中有效重構(gòu) 79.8% 的相場。合成化學(xué)家因而可以通過該排序?qū)φ蚯皫孜坏暮蜻x化合物進行進一步的實驗探究 (詳見文末 VAE 模型代碼的鏈接)。

進一步實驗確定化合物并探索鋰離子的傳導(dǎo)


VAE 模型首先幫該團隊從候選元素組合中鎖定了 Li-Sn-S-Cl 場,基于此該團隊用探針結(jié)構(gòu)計算鎖定了該場的一個區(qū)域進行合成探究。


接著他們用晶體結(jié)構(gòu)預(yù)測(Crystal Structure Prediction)和盆地跳躍(Basin Hopping)優(yōu)化算法對 Li-Sn-S-Cl 場的 244 個化合物進行能量圖景探索,從而鎖定了 Li3.3SnS3.3Cl0.7。


緊接著,該團隊使用了 Rietveld 細(xì)化粉末同步加速器X射線衍射和中子粉末衍射從而確定了 Li3.3SnS3.3Cl0.7 具有缺陷填充的纖鋅礦結(jié)構(gòu)。



之后該團隊對鋰離子在該化合物中的傳導(dǎo)性和動力學(xué)特質(zhì)進行了探索并鎖定了三個可能的衍射通道。


這三個衍射通道分別具有一維,二維和三維的特質(zhì)。通過對比在同一相的三個通道的單粒子勢(One Particle Potential)值,該團隊發(fā)現(xiàn)一維通道(一維通道的單粒子勢值詳見圖 2d 綠色線,黑色線為二維通道 OPP)最有利于近液態(tài)鋰離子的傳導(dǎo)行為。


-End-


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