机器学习在分子束外延生长的应用进展

杨再洪1，2，周灿2，范柳燕2，张燕辉2，陈泽中1，陈平平2（1.上海理工大学材料与化学学院；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）

摘要：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。

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