4-20、FIRST-面向材料信息学的快速信息虚拟筛选工具

FIRST - Fast Informatics viRtual Screening Tool for Materials Informatics

覃一发¹, Yu Zhu¹, 王音^1,2* , Hong Guo^1,3

1.鸿之微科技(上海)股份有限公司, 上海 201206

2.上海大学量子与分子结构国际中心，上海大学物理系，上海 200444

3.Center for the Physics of Materials & Department of Physics, McGill University, Montreal, Canada

摘要：材料信息学是继实验、理论和仿真计算之后的进行科学探索的第四范式，其通过先进的软件和机器学习方法来分析大量的、丰富的科学数据。而针对具有特定设计目标的材料问题，具有材料物理或材料化学知识基础的描述符（或假设）有助于极大地缩小信息筛选的范围。在本文中，我们将介绍集合了材料信息学和机器学习方法的快速信息虚拟筛选工具软件-FIRST (Fast Informatics viRtual Screening Tool)的设计和工作原理，并展示其在固态电解质材料[1]、二维铁磁材料[2]及有机发光二极管材料[3]等新兴材料筛选和预测上的能力。

我们从已有的实验材料数据库中筛选具有未知性质的材料，这样在筛选获知材料的新性质后，无需再耗费时间和精力进行材料合成和制备的研发工作，缩短了材料应用的整体研发周期。以有机发光二级管（OLED）材料为例，人们对有机物的利用和研究已有长达千年的历史，广泛使用的PubChem数据库已积累了数千万有机分子信息（图1），然而OLED材料是近三十年才逐渐发展并获得广泛应用的。因此，造成人们对某一材料的制备和合成要远远的早于对其某些新性质的理解和认识。我们从已建立的PubChem数据库的一个子集出发，利用FIRST工具软件进行OLED材料筛选工作，从2037481个有机分子中，筛选出少于1000个可能的OLED材料，测试数据显示已知OLED材料通过几率高达62.5%。

图1 有机发光二极管材料筛选的简易流程。                    图2 二维铁磁材料的筛选过程。

我们的研究发现，利用材料科学工作者长期的研究和经验积累，将第一范式（实验）和第三范式（仿真计算）的研究方法和第四范式相结合，引入具有材料物理或材料化学知识基础的描述符（或假设）有助于极大地缩小筛选的范围。以二维铁磁材料的筛选[2]为例（图2），在进行基础的组分和结构筛选时，我们利用了自己在从事第一性原理材料计算软件开发和应用过程中所积累的结构分析经验[4, 5]，迅速从近20万个材料的数据库中找出了近百种可能的二维铁磁材料。进一步，在分析已有铁磁材料的结构特征后，我们引入了一个新的更具有物理基础的描

述符，即该材料应含有一个M-Z-M的桥状结构（M为一种磁性金属而Z是一种重原子），进一步筛选获得了约10种可能的二维铁磁材料，其中包含迄今为止发现的两种二维铁磁材料。

综上所述，FIRST是基于人们长期的材料物理及材料化学研究经验所设计开发的，结合了先进的机器学习算法的快速信息虚拟筛选工具。它建立和提供了一套面向材料信息学的标准化的快速信息虚拟筛选方案和流程，增进人与算法的耦合互补，极大的降低了材料研发的试错成本，显著的提高了材料筛选的效率。我们的研究表明，FIRST已在固态电解质材料、二维铁磁材料及有机发光二极管材料等新兴材料筛选和预测上展示出高效的筛选能力。

关键词：材料信息学；数据挖掘；数据库；筛选

通讯作者：王音，021-50550302，Email: wangyin@hzwtech.com, yinwang@shu.edu.cn

参考文献：

[1] A.D. Sendek, Q. Yang, E.D. Cubuk, K.A.N. Duerloo, Y. Cui, and E.J. Reed, Energy Environ. Sci. 10, 306 (2017).

[2] Y. Zhu, X. Kong, T.D. Rhone, and H. Guo, Phys. Rev. Mater. 2, 081001(R) (2018).

[3] Y.Qin et. al., unpublished.

[4] Y. Zhu and L. Liu, Atomistic Simulation of Quantum Transport in Nanoelectronic Devices, World Scientific (2016).

[5] Y. Wang, F. Zahid, Y. Zhu, L. Liu, J. Wang, and H. Guo, Appl. Phys. Lett. 102, 132109 (2013).

DOI:10.12110/secondfmge.20181014.420