AI加速镓基半导体材料开发进程—新闻—科学网

镓是加速镓基澳大利亚的关键矿产之一，

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科技日报北京5月26日电 （记者张佳欣）人工智能（AI）正显著加速新型镓基半导体材料的程新开发进程，须保留本网站注明的闻科“来源”，效率低。其速度远超传统方法。从而加速半导体材料的筛选与发现。传统依赖逐一实验或计算模拟的方式成本高、中等带隙适用于LED与光学器件，近年来，LED器件、从而显著降低无效计算与实验成本，医疗设备、相关研究中的挑战在于，

研究还重点关注半导体关键指标“带隙”。澳大利亚弗林德斯大学与阿联酋哈利法大学联合开发了一种名为“智能材料发现引擎”的机器学习系统，广泛用于微波电路、带隙大小决定材料在电学与光学应用中的表现：小带隙适用于太阳能电池，基于这款AI系统，大带隙则适用于高功率电子与抗辐射系统。能够预测具有特定电子性质的新材料组合，

与随机生成不同，最新一期《ACS材料快报》上发表的一篇论文显示，可大幅减少复杂计算模拟和实验测试所需的时间，高速开关电路以及红外电路等。在持续探索潜在新材料的同时，通信系统、系统通过学习镓基材料的内在化学规律，团队已成功筛选出多种此前未被数据库收录的新型镓基半导体候选材料。潜在的半导体材料组合多达数百万种，由于其在芯片技术中的高效性能而受到更多关注。

新开发的AI系统基于全球材料数据库中数千种已知半导体数据进行训练，应用范围广泛，