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Learning from data to design functional materials without inversion symmetry

机译:从数据中学习以设计功能材料而无需反对称

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摘要

Accelerating the search for functional materials is a challenging problem. Here we develop an informatics-guided ab initio approach to accelerate the design and discovery of noncentrosymmetric materials. The workflow integrates group theory, informatics and density-functional theory to uncover design guidelines for predicting noncentrosymmetric compounds, which we apply to layered Ruddlesden-Popper oxides. Group theory identifies how configurations of oxygen octahedral rotation patterns, ordered cation arrangements and their interplay break inversion symmetry, while informatics tools learn from available data to select candidate compositions that fulfil the group-theoretical postulates. Our key outcome is the identification of 242 compositions after screening ∼3,200 that show potential for noncentrosymmetric structures, a 25-fold increase in the projected number of known noncentrosymmetric Ruddlesden-Popper oxides. We validate our predictions for 19 compounds using phonon calculations, among which 17 have noncentrosymmetric ground states including two potential multiferroics. Our approach enables rational design of materials with targeted crystal symmetries and functionalities.
机译:加速寻找功能材料是一个具有挑战性的问题。在这里,我们开发了一种信息学指导的从头开始方法,以加快非中心对称材料的设计和发现。该工作流程集成了群论,信息学和密度泛函理论,以揭示预测非中心对称化合物的设计指南,我们将其应用于分层的Ruddlesden-Popper氧化物。群体理论确定了氧八面体旋转模式的构型,有序的阳离子排列及其相互作用打破了反转对称性,而信息学工具则从可用数据中学习以选择满足群体理论假设的候选成分。我们的关键结果是,在筛选出大约3200种物质后,鉴定出242种具有非中心对称结构潜力的成分,已知非中心对称Ruddlesden-Popper氧化物的预计数量增加了25倍。我们使用声子计算验证了对19种化合物的预测,其中17种具有非中心对称基态,包括两个潜在的多铁性化合物。我们的方法可以合理设计具有目标晶体对称性和功能性的材料。

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