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AI+材料！康奈尔大学Nature子刊：揭秘AI生成晶体材料的关键！

晶体材料的逆向设计（即根据目标性质设计材料结构）是材料科学的核心挑战之一。传统方法依赖密度泛函理论（DFT）计算和晶体结构预测（CSP），但这些方法计算成本高昂，尤其对复杂成分（如含缺陷或杂质的材料）效率低下。近年来，生成模型（如生成对抗网络GAN、变分自编码

Silicon wafer 被注入高速、高能量的杂质时，硅晶体结构将会遭受破坏，形成非晶质化。非晶质化会降低电子和空穴的移动度，导致器件性能下降。此外，注入的杂质原子会跑到晶格的间隙里，无法正常发挥作用去改变硅的导电性（无法成为掺杂剂）。

“晶体织构是指多晶体材料中晶粒的取向在空间的分布状态。在具有晶体织构的材料中，晶粒的取向并非完全随机，而是呈现出一定的规律性和偏好性。在金属增材制造过程中，晶体织构的形成主要受热源特性 ,扫描策略,材料特性等因素的影响。大阪大学的研究实现了//BD取

首先要明确何为晶体（crystal）？晶体是有明确衍射图案的固体，其原子或分子在空间按一定规律周期重复地排列。晶体中原子或分子的排列具有三维空间的周期性，隔一定的距离重复出现，这种周期性规律是晶体结构中最基本的特征。各种尿结石均具有其晶体结构。

近日，由剑桥晶体数据中心（Cambridge Crystallographic Data Centre，以下简称 CCDC）举办的 CSP Blind Test（全球知名的物质结构预测类大赛，自1999年创立起，目前已举办七届）公布结果，晶泰科技（“Xtal

生成合理的晶体结构通常是预测材料化学成分及其性质的第一步，但当前大多数预测方法计算成本高，制约了创新进程。通过使用优质生成的候选结构来预测晶体结构，可以突破这一瓶颈。