| Texto completo | |
| Autor(es): |
Ogoshi, Elton
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Popolin-Neto, Mario
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Acosta, Carlos Mera
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Nascimento, Gabriel M.
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Rodrigues, Joao N. B.
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Oliveira Jr, Osvaldo N.
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Paulovich, Fernando V.
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Dalpian, Gustavo M.
Número total de Autores: 8
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | DISCOVER MATERIALS; v. 4, n. 1, p. 14-pg., 2024-02-29. |
| Resumo | |
Having a direct or indirect band gap can influence the potential applications of a semiconductor, for indirect band gap materials are usually not suitable for optoelectronic devices. Even though this is a fundamental property of semiconducting materials, discussed in textbooks, no unified theory exists to explain why a material has a direct or indirect band gap. Here we used an interpretable machine learning model, the multiVariate dAta eXplanation (VAX) method, to gather information from a dataset of materials extracted from the Materials Project. The dataset contains more than 10000 entries, and atomic properties such as the number of electrons, electronic affinity and orbital energies were used as features to build random forest models that successfully explain the directness of the band gaps. Our results indicate that symmetry is an important feature that dictates the target property, which is the reason why our analysis is made based on sub-groups with similar structures. These sub-groups include materials with zincblende, rocksalt, wurtzite, and perovskite structures. Besides the symmetry of the materials, the existence or not of d bands and the relative energy of atomic orbitals were found to be important in defining whether a material's band gap is direct or indirect. In conclusion, interpretable machine learning methods such as VAX can be useful in obtaining physical interpretation from materials databases. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 17/02317-2 - Interfaces em materiais: propriedades eletrônicas, magnéticas, estruturais e de transporte |
| Beneficiário: | Adalberto Fazzio |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 19/04176-2 - Na busca de novos materiais bidimensionais: propriedades termodinâmicas |
| Beneficiário: | Gabriel de Miranda Nascimento |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Processo FAPESP: | 18/11856-7 - Efeitos induzidos por interfaces em materiais quânticos |
| Beneficiário: | Carlos Augusto Mera Acosta |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado |
| Processo FAPESP: | 18/11641-0 - Métodos de machine learning aplicados a interfaces entre materiais semicondutores |
| Beneficiário: | Elton Ogoshi de Melo |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado Direto |
| Processo FAPESP: | 18/22214-6 - Rumo à convergência de tecnologias: de sensores e biossensores à visualização de informação e aprendizado de máquina para análise de dados em diagnóstico clínico |
| Beneficiário: | Osvaldo Novais de Oliveira Junior |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |