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在氮化镓（GaN）基发光二极管（LED）发展中，非极性 GaN 在硅（Si）衬底上生长困难，主要因极性 AlN (0001) 层主导生长。研究人员通过机器学习筛选 Si/AlN 界面，发现 Si (320) 能与半极性 AlN (2241) 形成优质界面，为 LED 发展提供新方向。
在科技飞速发展的当下，发光二极管（LED）凭借节能、高效等优势，广泛应用于照明、显示等诸多领域。其中，氮化镓（GaN）基 LED 更是备受瞩目，被视为未来照明技术的核心。然而，在 GaN 基 LED 的发展道路上，一个棘手的难题却如同一座大山，横亘在科研人员面前。
将非极性 GaN 生长在 Si 衬底上，是提升 LED 性能的关键一步。但实际操作中，由于 GaN 和 Si 之间存在着约 16% 的晶格失配（~16% 应变），这使得直接生长困难重重。为解决这一问题，通常会引入具有纤锌矿结构的氮化铝（AlN）缓冲层，以此来引导后续 GaN 层的生长方向。可新的问题接踵而至，AlN 大多沿着极性 AlN [0001] 方向生长，这就导致在 AlN/GaN 层垂直方向上产生了大量极化，极大地限制了 LED 的量子效率。多年来，学术界和产业界都在努力探寻降低这种极化的方法，却始终未能找到直接生长非极性或半极性 AlN 的有效途径，更别提同时保证高稳定性、出色的热导率等利于 LED 长寿命的界面特性了。
在这样的背景下，复旦大学的研究人员挺身而出，决心攻克这一难题。他们开展了一项关于探寻合适 Si 取向以生长半极性 AlN 的研究，通过一系列深入探索，最终取得了令人瞩目的成果。研究发现，Si (320) 能够与半极性 AlN (2241) 建立起高质量的界面，这一发现为 GaN 基 LED 的发展带来了新的曙光。该研究成果发表在《Nature Communications》上，在行业内引起了广泛关注。
为开展此项研究，研究人员主要运用了两种关键技术方法。其一，开发了一种新的基于机器学习的界面搜索（ML - interface）方法，该方法整合了晶格匹配取向关系（OR）筛选和基于机器学习势的全局优化，能够对大量潜在的界面结构进行高效筛选。其二，建立了适用于 Si - Al - N 三元体系的多体函数校正神经网络势（G - MBNN），结合随机表面行走（SSW）全局优化，可准确考量各种化学成分变化下的复杂界面结构。
结果与讨论
- 界面结构筛选：研究人员运用 ML - interface 方法，对 9530 种可能的界面成分进行了全面探索，最终确定了 1625 种应变小于 5.0% 的晶格匹配 Si/AlN 界面。在这些界面中，有 28 种界面的界面能低于 2.2J/m2。通过进一步分析，这些低能量界面可分为 11 种不同的 Si 取向。
- 界面特性分析
- 极化特性：计算发现，所确定的界面模型应变较低（<4.4%），这使得 AlN 的自发极化（|P|）计算值与未考虑晶格缩放时的 AlN 晶体值相近，在 1.27 - 1.33C/m2 之间。而生长的 AlN 层最终极化（Pv）结果显示，不同界面的 Pv值有所差异，其中 (320)Si||(22-41)AlN界面的极化值最低，仅为 0.20C/m2。
- 界面能特性：实验观察到极性界面（如 (110)Si||(0001)AlN等）的低界面能，表明 AlN (0001) 的生长在热力学上更具优势。而新发现的 7 种低极性界面，其界面能在 1.57 - 2.11J/m2 之间，(320)Si||(22-41)AlN界面的界面能为 1.57J/m2，与实验中常用的 (111)Si||(0001)AlN界面（1.54J/m2）相当。
- 界面热导率（ITC）特性：采用非平衡分子动力学（NEMD）计算发现，7 种低极性界面的 ITC 值在 0.41 - 0.50 GWm-2 K-1之间，超过了 4 种极性界面（0.32 - 0.39 GWm-2 K-1）。其中，(320)Si||(22-41)AlN界面的 ITC 值达到 0.47 GWm-2 K-1，在现有基准对比中表现出色，仅低于具有相似岩盐结构的 TiN/MgO（0.7 GWm-2 K-1）。
- 界面原子结构分析：(320)Si||(22-41)AlN界面形成了独特的有序原子结构。Si (320) 和 AlN (2241) 均为台阶状表面，且台阶高度（1.92）和周期（1nm）几乎相同，使得界面处原子能够平滑匹配，有效钝化了悬挂键。从径向分布函数（RDF）和电子结构分析也可证实该界面结构的有序性，而其他低极性界面的边界原子则较为无序。
- 声子相关性分析：通过定义声子相关因子（S）来分析不同 Si/AlN 界面 ITC 的变化。研究发现，(320)Si||(22-41)AlN界面的 S 值最高（0.56），这与其高度有序的原子结构密切相关。且 ITC 与 S 之间存在良好的线性关系（G = 0.88×S + 0.022，R2 = 0.91），表明 ITC 受界面附近原子运动的声子耦合控制，即主要在 Si/AlN 界面约 0.70nm 厚度范围内。
综上所述，研究人员利用改进的 ML - interface 方法，全面探索了潜在的 Si/AlN 界面，发现高指数 Si (320) 是生长 AlN 的理想衬底，其具有低界面能、最小极化和高界面热导率等优势。这一研究成果不仅为 LED 应用提供了合适的界面选择，更展示了基于机器学习方法在筛选固 - 固界面方面的强大能力，为通过外延生长设计新型半导体材料开辟了高效、通用的新途径，有望推动整个半导体行业的进一步发展。
