Advancing Thermal Management with Machine-Learning Potentials on Boron Nitride (BN) and Other Group 13 Nitrides
Notice bibliographique
Résumé
To achieve seamless heat dissipation, it is essential to use materials with high thermal conductivity to improve thermal management. In this study, we have utilized ab initio and machine learning techniques to systematically explore the lattice thermal conductivity of BN and other group 13 nitride based bulk and bilayer materials. By employing data-driven training of potentials of different atomic configurations at different time steps obtained from the AIMD data, we have demonstrated the comparability of the results obtained from the machine-learned potentials compared to the density functional theory (DFT) based calculations on thermal conductivity. Furthermore, we examined the significance of four phonon interactions in group 13 nitrides by comparing the calculated values with the available experimental values. Notably, bilayer AlN exhibits a high thermal conductivity (881 W m –1 K –1 ) due to its stronger covalent bonding, which contradicts the trend observed from B to In. Our study highlights that the machine learning potential-based approach can provide more accurate results than DFT, paving the way for future robust investigations of materials using high-throughput screening techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».