前沿 | 硼酸鋇鈉，一種因機器學習而誕生的LED熒光粉

科技 10-27

選自phys.org

作者：University of Houston

機器之心編譯

來自休斯頓大學的研究者設計了一種新型機器學習演算法，可在一台個人計算機上運行，並高效預測超過 10 萬種合成物的性質，以搜索用於 LED 照明的最優熒光粉。他們合成並測試了其中一種通過計算預測得到的合成物：硼酸鋇鈉（sodium-barium-borate），並確定它能提供 95% 的效率和優越的熱穩定性。

10 月 22 日，化學系助理教授 Jakoah Brgoch 及其實驗室成員在 Nature Communications 期刊上發表了關於該研究的論文。

研究者使用機器學習快速掃描大量合成物，尋找關鍵屬性，包括德拜溫度和化學兼容性。Brgoch 之前曾發現德拜溫度與熒光粉的效率有關。

發光二極體（LED）使用了少量稀土元素，通常是銪或鈰，這些元素通常位於基質材料（如陶瓷或氧化物）內。這兩種材料之間的相互作用決定了 LED 的性能。這篇論文主要介紹如何快速預測基質材料的特性。

Brgoch 說：「該項目強有力地證明了機器學習對開發高性能材料有很大價值，高性能材料領域通常由試錯和簡單的實證規則主導。它告訴我們應該看哪裡，並指導我們的合成實踐。」

除了 Brgoch，該論文的作者還包括 Brgoch 實驗室的研究生 Ya Zhuo 和 Aria Mansouri Tehrani、前博士後研究員 Anton O. Oliynyk 和最近的博士生 Anna C. Duke。

Brgoch 和 UH 數據科學研究所（UH Data Science Institute）合作，並把 UH 高級計算和數據科學中心（UH Center for Advanced Computing and Data Science）的計算資源用於之前的研究。然而，用於這項研究的演算法是在個人計算機上運行的。

該項目從 Pearson 的晶體結構資料庫（Crystal Structure Database）中列出 118287 種可能的無機熒光粉化合物開始；該演算法將這一數字削減到 2000 多。過了 30 秒後，它又生成了一份只有 20 幾種可能材料的清單。

Brgoch 表示如果沒有機器學習，這個過程要花費數周。

他的實驗室研究機器學習和預測、合成，所以在演算法推薦硼酸鋇鈉之後，研究員們做出了這種合成物。實驗證明它非常穩定，量子產率或者效率達到 95%，但 Bugoch 說它產生的光不夠藍，不能滿足商用。

這並沒有令他們沮喪，他說：「現在我們能使用機器學習工具發現一種發冷光的材料，可發射出有用的波長。我們的目標不僅是使 LED 燈更高效，還要改進其顏色質量，且降低成本。」

關於這一點，研究人員稱，他們證明了機器學習能極大地加速發現新材料的過程。這項研究是他們使用機器學習和計算髮現變革性新材料的努力之一。

論文：Identifying an efficient, thermally robust inorganic phosphor host via machine learning

論文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41467-018-06625-z

稀土取代的無機熒光粉對於固態物質照明很重要。傳統上一般通過化學經驗、試驗以及試錯合成來識別有潛力的新熒光粉，這些方法很難發現潛在的性能材料。這裡，我們應用了支持向量機回歸模型來預測熒光粉基質晶體結構的德拜溫度，這個指標有望取代利用高吞吐量密度泛函理論估計帶隙計算的光致發光量子產率。

該平台可以幫助識別在其它情況下可能被忽略的熒光體。在德拜溫度最高、帶隙最大的合成物中，NaBaB9O15 表現出了驚人的潛力。根據合成和結構表徵，其結構剛性被證實來自一個共享 [B3O7]5-聚陰離子骨架的唯一角落。用 Eu2+代替這種材料可以產生紫外激髮帶和 416 nm 的窄帶紫外發射，半峰全寬為 34.5 nm。更重要的是，NaBaB9O15:Eu2+具有 95% 的量子產率和優異的熱穩定性。