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透明导电氧化物（TCO）是使用极为广泛的材料。任何拥有智能手机的人实际上都会携带一层薄薄的TCO，因为手机触摸屏就使用了这类材料。这些引人入胜的材料是材料科学家面临的典型挑战的杰作，因为它们结合了相互排斥的特性：透明性和导电性。
来自比利时凝聚态物质和纳米科学研究所（IMCN）的Geoffroy Hautier教授领导的团队，综述了透明导电材料所有最新的重要进展。从头算技术已经达到了如此成熟的水平，以至于理解和预测TCO属性所需的许多光学、电子和缺陷属性，现在都可以按理想的精确度和成本来计算获知。这类方法，特别是其中的高通量方法，被用来执行材料的预测，主要用于处理对p型TCM的搜索。虽然还有许多工作要做，但是通过计算发现并通过实验确认的一些材料（例如，Ba2BiTaO6和TaIrGe）已经清楚地展示了令人兴奋的初步成功。这些先前的成功使人们确信将来会出现更多对先前高通量计算预测结果的确认。高通量研究还提供了更清晰的未来材料探索机会。目前，将研究转向特定的氧化物（还原的主族元素）和非氧化物化学物质，看来是很有前途的。正如该综述中所概述的，用于计算TCM相关材料属性的方法工具箱已经非常大。未来将会看到一些属性的自动化研究却仍然有“手动”执行（如，缺陷或散射时间），也会看到用不同方法对某些属性的预测准确性的认识提高。同时，TCO设计的新概念（如相关金属氧化物的使用）将渗透到HT计算，将提供新的筛选研究方法。最后但也同样重要的是，这些H高通量工作所产生的大量数据将为机器学习和数据挖掘提供前所未有的资源，进一步提高对TCM的认识。
该文近期发表于npj Computational Materials 5: 1 (2019)，英文标题与摘要如下，点击左下角“阅读原文”可以自由获取论文PDF。
Transparent conducting materials discovery using high-throughput computing Guillaume Brunin, Francesco Ricci, Viet-Anh Ha, Gian-Marco Rignanese & Geoffroy Hautier Transparent conducting materials (TCMs) are required in many applications from solar cells to transparent electronics. Developing high performance materials combining the antagonistic properties of transparency and conductivity has been challenging especially for p-type materials. Recently, high-throughput ab initio computational screening has emerged as a formidable tool for accelerating materials discovery. In this review, we discuss how this approach has been applied for identifying TCMs. We provide a brief overview of the different materials properties of importance for TCMs (e.g., dopability, effective mass, and transparency) and present the ab initio techniques available to assess them. We focus on the accuracy of the methodologies as well as their suitability for high-throughput computing. Finally, we review the different high-throughput computational studies searching for new TCMs and discuss their differences in terms of methodologies and main findings.
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