有句老话说：“如果说橡胶是通向地面的材料，那么铝就是通向天空的通道。”在改变人类历史的每一个转折点，都会发现新的材料。随着掺杂硅材料、电阻变化材料、自发磁化和极化材料等新材料的出现，用于存储设备的材料也在急剧发展。这些新材料是如何制造的？来自POSTECH的一个研究小组揭示了利用人工智能制造新存储设备所用材料的机制。

由材料科学与工程系的蔡思永教授领导的研究小组和波斯特理工学院物理系的李大洙教授领导的研究团队，共同成功地合成了一种通过引起极化（正负位置的现象）产生电能的新物质在室温下从晶体内的正负电荷中分离出电荷，并应用深度神经网络分析证实了其在晶体结构中的变化。这篇论文发表在最近一期的《自然通讯》上。

因此，钙钛矿结构和氧的八面体结构往往是由它们的八面体结构所决定的。事实上，在平衡状态下只有少数稳定的OOR模式存在，这不可避免地限制了钙钛矿氧化物的性质和功能。

联合研究小组重点研究了一种钙钛矿氧化物CaTiO3，即使在0 K的绝对温度下，它仍然是非极性的（或顺电的）。然而，根据从头计算，研究小组发现，一种独特的不存在的OOR模式能够促进铁电性，室温下的强极化。

有鉴于此，研究团队通过应用界面工程技术成功地合成了一种具有铁电性的新型材料（异质外延CaTiO3），该材料控制了界面处的原子结构及其物理性质。

此外，应用深度神经网络分析方法来检测原子结构中精细的OOR和几十年来picometer的变化，模拟各种原子结构并利用数据进行AI分析，以识别人为控制的OOR模式。

李大洙教授说：“我们已经证实，我们可以通过控制原子结构的变化来获得独特的OOR模式，从而创造出不在自然条件下发生的新物理现象。”尤其重要的是，物理学和新材料工程的融合研究成果使材料设计、新材料合成和分析的计算能够解释新现象。”

崔教授解释说：“通过将深度机器学习应用于材料研究，我们已经成功地在数十个皮米计上发现了肉眼难以识别的原子尺度变化。”，“这可能是一种先进的材料分析方法，有助于了解产生具有独特物理现象的新材料的机理。”

参考文献：Jeong Rae Kim et al, Stabilizing hidden room-temperature ferroelectricity via a metastable atomic distortion pattern, Nature Communications (2020). DOI: 10.1038/s41467-020-18741-w。