西北大学巨型库平台实现AI驱动材料定向设计，从压电材料筛选到性能定制仅需数小时
美国西北大学Chad Mirkin团队在Science Advances发表论文，展示巨型库（megalibrary）平台不仅能快速筛选百万级材料候选，还能根据特定性能需求定向设计新材料。研究以压电材料为验证对象，从数千种化学组合中识别出新型高熵卤化物钙钛矿压电材料，并进一步通过成分调控设计出在80°C下仍保持功能的压电材料，整个过程仅需数小时。该平台还可生成训练AI模型所需的大规模高质量数据集。
压电材料
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互补极性双层钽酸锂谐振器实现25.7%机电耦合系数，创该材料体系最高纪录
研究人员利用两片31°Y取向单晶LiTaO3薄膜旋转键合构成互补极性（+X/-X）双层结构，在对称选择性激发二阶厚度剪切模态下实现kt²=25.7%的机电耦合系数，为LiTaO3谐振器架构迄今最高值。有限元分析表明该结构可频率缩放至5 GHz以上并维持约25%的耦合系数，同时引入SiO2补偿层可将温度系数优化至约-25 ppm/°C。