人工晶体学报

作者：杨再洪, 周灿, 范柳燕, 张燕辉, 陈泽中, 陈平平

单位：1.上海理工大学材料与化学学院，上海 200093；2.中国科学院上海技术物理研究所红外科学与技术全国重点实验室，上海 200083

关键词：分子束外延,机器学习,反射高能电子衍射,Ⅲ-Ⅴ族半导体材料,人工智能,

基金：国家自然科学基金(12027805);中国科学院专项(GJ0090406)

最近几年，人工智能在材料领域得到广泛应用，机器学习在分子束外延（MBE）技术中的应用引人关注。基于原位反射高能电子衍射（RHEED）及相关物性的智能识别和反馈的MBE技术，能够显著提升生长材料的质量和生长效率，有望实现薄膜的MBE智能外延。本综述聚焦机器学习MBE中的应用研究，首先介绍了MBE中常用的机器学习算法模型，阐述了机器学习在优化MBE生长条件中的应用，着重总结了不同材料体系（半导体薄膜和量子结构材料、氧化物材料和二维材料等）基于RHEED图像机器学习的研究进展，并就存在的问题和未来的发展策略进行了总结展望。

来源：2025年第6期

《人工晶体学报》期刊编辑部

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