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Predicting solid state material platforms for quantum technologies

npj Computational Materials 2022年第1期8卷 1983-1997页

作者： Oliver Lerstøl Hebnes Marianne Etzelmüller Bathen Øyvind Sigmundson Schøyen Sebastian GWinther-Larsen Lasse Vines Morten Hjorth-Jensen Sopra Steria Information Technology and ServicesN-4020StavangerNorway Department of Physics and Center for Computing in Science Education University of OsloN-0316OsloNorway Advanced Power Semiconductor Laboratory ETH Zürich8092ZürichSwitzerland menon economics N-0369OsloNorway Department of Physics and Center for Materials Science and Nanotechnology University of OsloN-0316OsloNorway Department of Physics and Astronomy and Facility for Rare Isotope Beams Michigan State UniversityEast LansingMI48824USA

Semiconductor materials provide a compelling platform for quantum technologies(QT).However,identifying promising material hosts among the plethora of candidates is a major ***,we have developed a framework for the automated discovery of semiconductor platforms for QT using material informatics and machine learning *** approaches were implemented to label data for training the supervised machine learning(ML)algorithms logistic regression,decision trees,random forests and gradient *** find that an empirical approach relying exclusively on findings from the literature yields a clear separation between predicted suitable and unsuitable *** contrast to expectations from the literature focusing on band gap and ionic character as important properties for QT compatibility,the ML methods highlight features related to symmetry and crystal structure,including bond length,orientation and radial distribution,as influential when predicting a material as suitable for QT.

关键词： quantum symmetry separation

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