劳伦斯伯克利国家实验室与乔治华盛顿大学的联合研究团队在《科学》杂志上发表了一项突破性研究，证实了半导体内的原子能够自组织形成特定的局部图案，这种现象被称为短程有序（SRO）。这些SRO图案被发现对材料的电子特性产生显著影响。
该研究聚焦于锗锡（GeSn）合金，这是一种在量子计算和光电子学领域具有巨大应用潜力的新型材料。利用先进的4D扫描透射电子显微镜（4D-STEM）技术，科学家们在GeSn样品中观察到了清晰、重复的原子排列，这是首次在半导体材料中直接获得SRO的实验证据。为了深入理解这些原子图案，研究团队与乔治华盛顿大学的Tianshu Li教授团队合作，利用复杂的机器学习模型模拟数百万个原子，将实验观察到的图案与特定的原子结构精确匹配，从而全面深入地理解GeSn合金中的SRO现象。
这些发现对未来微电子器件的开发具有重大意义。通过精确控制SRO，科学家们能够有效地调控半导体的电子特性，有望催生出更高效、更专业的电子元件，标志着向原子级半导体设计的重大飞跃。该研究成果还可能对量子材料、神经形态计算和光学探测器等一系列技术产生深远影响。
机器学习在半导体材料科学中的应用日益广泛，能够加速新材料的发现并预测其性能。例如，机器学习模型可以通过分析大量实验和模拟数据，预测新材料的带隙等关键电子特性，从而大大缩短研发周期。同时，4D-STEM技术作为一种先进的表征工具，能够以前所未有的分辨率揭示材料的原子结构和局部有序性。该研究的成功结合了这两种前沿技术，为理解和设计新型半导体材料提供了新的范式。
该研究得到了美国能源部科学办公室和分子铸造厂的支持。参与该研究的关键人物包括Anis Attiaoui、John Lentz、Lilian Vogl、Joseph C. Woicik、Jarod Meyer、Shunda Shen、Kunal Mukherjee、Tianshu Li、Andrew Minor和Paul McIntyre。其中，Lilian Vogl曾是Berkeley Lab的博士后研究员，现任马克斯·普朗克可持续材料研究所的课题组组长，Tianshu Li是乔治华盛顿大学土木与环境工程学教授。