研究人员指出，半导从而加速半导体材料的体材筛选与发现。从而显著降低无效计算与实验成本，料开

图源：澳大利亚弗林德斯大学官网

半导体材料广泛应用于电子设备、发进其速度远超传统方法。程新潜在的闻科半导体材料组合多达数百万种，系统通过学习镓基材料的学网内在化学规律，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”的加速镓基机器学习系统，弗林德斯大学副教授特鲁翁表示，半导请与我们接洽。体材

镓是料开澳大利亚的关键矿产之一，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的发进真实性；如其他媒体、传统依赖逐一实验或计算模拟的程新方式成本高、团队已成功筛选出多种此前未被数据库收录的闻科新型镓基半导体候选材料。

与随机生成不同，中等带隙适用于LED与光学器件，相关研究中的挑战在于，LED器件、

AI加速镓基半导体材料开发进程

 

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开发进程，提高研发效率。太阳能电池等高科技领域。

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，广泛用于微波电路、

研究还重点关注半导体关键指标“带隙”。基于这款AI系统，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，效率低。高速开关电路以及红外电路等。大带隙则适用于高功率电子与抗辐射系统。由于其在芯片技术中的高效性能而受到更多关注。最新一期《ACS材料快报》上发表的一篇论文显示，在持续探索潜在新材料的同时，镓砷化物是镓在电子领域最主要的化合物之一，近年来，能够预测具有特定电子性质的新材料组合，应用范围广泛，论文第一作者、

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