晶体材料中的点缺陷(例如缺失、多余或交换原子)通常决定了给定材料的实际电子和光学响应。例如，硅等半导体中的受控取代是现代技术的支柱。尽管点缺陷很重要，但众所周知，它们很难模拟和表征，尤其是在元素周期表的广泛区域。

劳伦斯利弗莫尔国家实验室 (LLNL) 的研究人员现已创建软件作为其开源软件分发的一部分，可以高效、有效地自动化和分析这些类型的计算。

作者在几种具有重要技术价值的材料上展示了这种全自动方法，包括氮化镓(所有现代固态照明的基础)、氧化镓(一种新兴的超宽带隙半导体)和钛酸锶(一种被广泛研究的常见矿物)，这项研究最近发表在《应用物理学杂志》上，并被选为“半导体缺陷”特刊的编辑精选。

“这项研究使我们能够更系统地研究材料中表现出我们一直在寻找的行为的不同类型的缺陷，”这项研究的共同作者拉尔斯沃斯说。

“我们多年来一直手工进行这些类型的计算，但现代高通量计算和数据库软件的进步使得这种方法更加实用和灵活，”劳伦斯利弗莫尔国家实验室的科学家、该论文的撰稿人乔尔·瓦利 (Joel Varley) 说。

研究人员表示，这项研究以及作为项目一部分开发的开源软件已经吸引了许多国际研究团队和业界的兴趣。

“现在我们已经开发出一个框架，通过现代数据库实践简化这种方法，这为机器学习方法的数据管理开辟了一条直接的道路，可供社区系统地应用于点缺陷属性，”该论文的第一作者 Jimmy Shen 说。

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