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碳納米材料的可控合成，比如單晶、大面積石墨烯，手性碳納米管，是實現其在未來電子或能源設備中潛在應用的關鍵挑戰。

基底催化生長為碳納米結構的可控合成提供了一種非常有前途的方法。然而，動態催化表面的生長機制和更通用的設計策略的發展仍然是一個挑戰。

近日，來自上海交通大學和日本東北大學（Tohoku University）的研究團隊，展示了主動機器學習模型如何有效地揭示基底（Substrate）催化生長中涉及的微觀過程。研究利用分子動力學和蒙特卡羅方法的協同方法，并通過高斯近似勢增強，對 Cu(111) 上的石墨烯生長進行了完全動態模擬。

該研究為設計金屬或合金襯底提供了一種實用而有效的方法，以獲得所需的碳納米結構，并探索進一步的反應可能性。

該研究以《Active machine learning model for the dynamic simulation and growth mechanisms of carbon on metal surface》為題，于 2024 年 1 月 6 日，發布在《Nature Communications》上。

當前金屬基底催化研究的局限性

基底催化沉積被認為是實現二維或三維碳原子共價鍵網絡可控生長的最有前途的方法之一。雖然普通表面上的生長機制已被廣泛研究，但關于控制高指數或復合表面上石墨烯質量的動態和原子級因素的知識有限。這一研究差距極大地阻礙了理論指導設計方法在碳納米結構生長中的新型催化金屬襯底的發展。

由于潛在基底的廣泛范圍以及碳納米材料生長過程對各種實驗參數的敏感性，通過實驗尋找金屬或合金催化劑有相當大的挑戰。

因此，理論模擬有足夠的空間，許多原子細節很容易獲得。比如 DFT、動力學蒙特卡羅 (KMC) 和從頭算分子動力學 (AIMD) 等。然而，這些方法各有其局限性。因此，仍然迫切需要一種能夠準確描述金屬表面碳生長機制的穩健設計模型。

基于人工神經網絡或基于核方法的機器學習勢（MLP）被認為是解決經典力場有限的精度和可轉移性并保持 DFT 級精度的有效方法。盡管在數據驅動的 MD 模擬方面取得了重大成就，但構建精確的 MLP 仍然是一項艱巨的任務。這個問題的一個解決方案是動態學習技術。

為了提高沉積過程的動態訓練的效率和有效性，需要一個明確定義的選擇協議。另一方面，金屬基底上碳生長的動力學可以由重要的罕見事件控制。因此，如何通過將增強采樣方法與經典動力學相結合來提高 MLP 的訓練效率還需要進一步研究。

數據驅動的自動學習框架，以最少的人力生成 MLP

該研究提出了一種數據驅動的自動學習框架，以最少的人力生成 MLP，其適合于金屬或合金表面的碳生長。

為了實現這一任務，研究人員利用 (1) 高斯近似勢 (GAP) 加工學習模型；（2）一種增強采樣方法，稱為時間戳力偏置蒙特卡羅（time-stamped force-biased Monte Carlo，tfMC）方法，以加速碳沉積后的弛豫過程，從而將重要的稀有事件包含在訓練數據庫中；（3）基于原子位置平滑重疊（SOAP）描述符選擇代表性訓練數據的有效策略；(4) 完善的碳訓練集；（5）自動化篩選、擬合和驗證程序。

通過利用金屬上碳生長機器學習勢 (CGM-MLP)  的高精度并在 MD/tfMC 方法中納入罕見的原子事件，成功地復制了與金屬表面石墨烯成核和碳生長相關的基本子過程（subprocesses），如下圖所示。

然后應用產生的電勢來研究碳原子在 Cu (111) 表面上的沉積生長。這種方法可以正確捕獲 Cu（111）上碳生長的關鍵過程，如亞表面碳單體和表面二聚體的形成和遷移，一維碳納米微晶的出現，石墨烯成核涉及 Cu 原子和碳鏈的邊緣鈍化，以及析出生長過程。

研究人員對不同金屬表面的初始成核，特別是 Cu(111)、Cr(110)、Ti(001) 和 O 污染的 Cu(111) 上的碳沉積的模擬，與實驗觀察和 DFT 計算表現出一致性。

圖 5：用于碳納米結構生長的代表性金屬表面。（來源：論文）

研究意義

總之，該研究代表了 MLP 和 MD/tfMC 集成方面的開創性進展，為設計金屬或合金基材以獲得所需的碳納米結構提供了可轉移且有效的策略。

CGM-MLP 有效地將第一原理方法的準確性與經典力場的效率結合起來。tfMC 方法克服了傳統 AIMD 或經典 MD 方法的時間尺度限制。此外，CGM-MLP 的自動訓練框架納入了專門的查詢策略，用于在沉積模擬中構建動態訓練集，強調了考慮沉積原子周圍局部環境的重要性。

這些進展使得復雜金屬表面碳生長機制的直接理論研究成為可能。該研究中提出的機器學習驅動的沉積模型可能為研究多種碳納米結構（例如石墨烯、碳納米管、石墨或類金剛石碳膜）生長中的多元素金屬或合金基底提供機會。