10月22日，西安建筑科技大学理学院新材料研究中心团队在柔性电子材料研究领域取得重要进展。团队深度融合人工智能与量子力学计算，成功设计适用于可穿戴辐射监测的新型双钙钛矿材料体系，为高性能柔性电子材料与器件设计及辐射监测领域的应用提供了科学依据。相关成果近日发表于国际权威期刊《化学工程杂志》。

双钙钛矿材料具有优异的辐射灵敏度、可调控带隙结构以及良好的环境稳定性，在可穿戴辐射探测设备中展现出广阔应用前景。但其固有的刚性晶体结构难以直接满足人体穿戴所需的柔韧性，如何协同优化其机械与电子性能是领域内亟待解决的难题。

面对这一挑战，研究团队创新性地采用“机器学习+第一性原理计算”的研究策略，利用机器学习算法构建“智慧筛网”，从浩瀚材料中高效精准锁定目标材料候选体系，进而通过量子力学模拟验证，系统评估最优体系的机械性能、电子结构、载流子输运特性及光学性能，全面验证在可穿戴辐射探测器的适用性。系统仿真结果表明，新型双钙钛矿材料体系不仅具备与人体组织高度匹配的柔性，能够贴合曲面实现共形接触，还在大应变条件下表现出优异机械耐久性。

(左图)机器学习筛选流程示意图，(中图)材料结构及容忍因子稳定性示意图，(右图)可穿戴应用紫外线剂量计及安全辐射测量示意图。

“材料研发模式正迎来一场智能革命，通过机器学习与量子计算的深度融合，建立了从材料筛选到性能验证的一体化研发新范式。该研究打开了‘科技服务日常健康’的新通道，既能实现了日常辐射监测便携化，也能为未来更多健康管理需求提供了新的解决思路。”论文通讯作者陈长城教授表示。

据悉，该研究团队计划持续推进智能材料在医疗、运动、人机交互等领域的落地应用，推动前沿科技更自然地融入日常生活，为大众健康管理开辟更多新路径、新可能。（通讯员：肖雯雯）