隨著科技的進步和產業的發展，人們對光學材料的性能要求越來越高，因此也就催生了非線性光學晶體的出現。非線性光學晶體是一種功能材料，其中的倍頻(或稱“變頻”)晶體可用來對激光波長進行變頻，從而擴展激光器的可調諧范圍，在激光技術領域具有重要應用價值。
中紅外非線性光學晶體能夠通過頻率轉換產生中紅外可調諧激光，在環保、醫療等方面應用廣泛。目前，主要的商用紅外非線性光學晶體有硫鎵銀、硒鎵銀和磷鍺鋅等，但存在激光損傷閾值較低的缺陷，難以滿足更豐富的實際需求。因此，亟需探索抗激光損傷性能更優異的中紅外非線性光學材料。由于熱損傷是激光損傷的重要組成部分，具有大熱導率的非線性光學材料可能具備高的激光傷閾值。
然而，在非線性光學材料的研究中，熱導率數據的準確獲取較為困難，材料的熱輸運性能長期被忽視。因此，以較低代價獲得對材料熱導率的準確預測，對于評估中紅外非線性光學材料的抗激光損傷性能，以及實現倍頻效應、激光損傷閾值、雙折射率以及紅外透過范圍之間的平衡具有重要意義。
近日，中國科學院理化技術研究所林哲帥團隊發展了基于機器學習的中紅外非線性光學材料篩選新策略，并利用該方法在硫屬化合物這一中紅外非線性光學材料的常見候選體系中篩選出若干種潛在的具有平衡的熱輸運和光學性能的中紅外非線性光學材料。
研究對Materials Project數據庫收錄的6000余種非中心對稱硫屬化合物進行晶格熱導率預測，根據熱導率預測值、帶隙和總能等標準篩選出78種材料(其中39種被報道為非線性光學材料)。研究通過進一步對未報道的材料進行第一性原理計算發現，2種兼具大倍頻效應、高晶格熱導率、寬帶隙和適宜雙折射率的潛在中紅外非線性光學材料Li2SiS3和AlZnGaS4被篩選出，同時第一性原理計算獲得的高晶格熱導率數值與機器學習預測值相接近，證實了預測工具的可靠性。
研究團隊進而對機器學習模型產生的晶格熱導率數據、文獻報道的非線性光學性能數據進行數據分析，發現硫屬化合物中由4配位基團組成，其中心陽
離子鍵價和為+2~+3且來自IIIA、IVA、VA和IIB族元素的材料，如類金剛石硫屬化合物，是具有大的倍頻系數和熱導率的中紅外非線性光學材料的有力候選者。
本工作將機器學習與第一性原理計算、高通量篩選相結合，提出了一套中紅外非線性光學材料性能預測和篩選的完整工作流程，揭示了產生大的熱導率和倍頻系數的結構
化學規律。該研究不僅為非線性光學晶體的篩選提供了有效策略，而且為尋找具有平衡的非線性光學性能和抗激光損傷性能的晶體提供了可解釋的研究方向。
相關研究成果以A Machine Learning Study on High Thermal Conductivity Assisted to Discover Chalcogenides with Balanced Infrared Nonlinear Optical Performance為題，發表在《先進材料》(Advanced Materials)上。
來源： 中科院理化技術研究所
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