前瞻技術脈動：光子與量子技術（202404）

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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2024年3月1日

圖、前瞻技術脈動：光子與量子技術（202404）

以機器學習為基礎的工具可以模擬相變記憶材料
牛津大學和中國西安交通大學的研究人員最近開發了一個機器學習模型，可幫助以原子尺度模擬相變材料(PCM)。這些材料在融化和凝固時釋放或吸收熱能，對於記憶元件的發展具有潛力。

他們的模型可以以高速生成詳細模擬，幫助使用者更好地理解以相變材料為基礎的設備正在發生的過程。該模型被稱為「設備尺度的原子建模」，因為它是第一種可以在現實設備運行條件下模擬記憶設備內超過五十萬個原子的技術。

研究人員使用了更多種類的化合物來訓練該模型，因此他們的模型描述了一個廣泛的材料範圍，這可能會引起研究相變材料科學家的興趣。未來，他們的模型可能對全球的材料科學家和工程師有所幫助，以理解和設計相變材料為基礎的記憶設備。該研究發表在Nature Electronics期刊上。
參考資料：A machine learning–based tool to model phase-change memory materials. TechXplore, 2023/11/10.

僅有一個原子厚度的革命性緞帶將改變電池和太陽能電池
University College London研究團隊開發了由磷和微量砷合金製成的僅有一個原子厚度的奈米緞帶，旨在提高電池、超級電容器和太陽能電池的效能。

研究團隊透過添加微量砷，使原本由磷製成的緞帶能在低於-140°C的溫度下導電，同時保留了原本磷緞帶的特性。磷緞帶通常需要與碳等導電材料混合以在鋰離子或鈉離子電池中作為陽極材料，但添加砷後，就不再需要碳填充劑，可提高電池的能源儲存量及充放電速度。在太陽能電池中，砷磷緞帶可進一步提高電荷在裝置中的流動，增加電池的效率。由於砷磷緞帶能更有效地導電，具有在量子運算和能源儲存方面應用的潛力。其研究成果發表於《Journal of the American Chemical Society》期刊。
參考資料：Revolutionary One-Atom-Thick Ribbons Set To Transform Batteries and Solar Cells. SciTechDaily, 2023/11/20.

科學家發現一種奇異的新型磁性現象
於《Nature》期刊的研究報導，蘇黎世聯邦理工學院研究研究團隊發現一種新型磁性現象。

該團隊使用以堆疊二硒化鉬(MoSe₂)和二硫化鎢(WS₂)二維薄片製成的實驗性材料，形成一個能夠容納電子的晶格結構。研究團隊透過施加電流將電子導入材料中，並透過照射雷射光來觀察光反射以測量其磁性。當填入的電子數超過每個晶格位置最大容量一個電子時，材料會從順磁性突然轉變為鐵磁性。

此變化顯示出一種新型磁性，無法用常見的交換作用機制來解釋。根據實驗結果，研究團隊提出的新機制為：電子成對形成「雙子」(doublons)顆粒，透過量子穿隧效應填入晶格並調整它們的自旋以最小化動能。此現象被稱為「動能磁性」(kinetic magnetism)，儘管有理論上的預測，但直到現在尚未在固態材料中觀察到此現象。研究團隊計劃進一步調查此現象，包括探討在更高溫度下的可行性。（1028字；圖1）
參考資料：Scientists discover strange new form of magnetism. New Atlas, 2023/11/19.

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