716种二维材料扫描隧道显微镜(STM)图像数据库

先前本公众号介绍了二维材料数据库(最新二维材料数据库介绍)、功函数据库(元素晶体功函数据库)、HSE带隙数据库(上万个无机半导体材料的HSE带隙数据库)。最近，美国国家标准技术研究所材料测量实验室的KamalChoudhary发布了使用密度泛函理论模拟的二维材料的扫描隧道显微镜(STM)图像的系统数据库，该数据是使用Tersoff-Hamann方法计算的。目前，它包含716种可剥离2D材料的数据。讨论了2D材料及其傅立叶变换的五种可能Bravais晶格类型的示例。可以在JARVIS-STM网站(见文末)上获得此工作中生成的所有计算STM图像。他们在所选材料的计算和实验STM图像之间找到了极好的定性一致性。作为该数据库的第一个示例应用程序，他们训练了卷积神经网络模型，以从STM图像中识别Bravais晶格。他们相信该模型可以帮助进行高通量实验数据分析。这些可计算的STM图像可以直接帮助识别实验STM图像中的相位、分析缺陷和晶格畸变、以及将其纳入自主实验工作流程中。

全球四大知名材料数据库:

Materials Project (https://materialsproject.org)

JARVIS (https://jarvis.nist.gov/jarvisdft)

AFLOW (http://www.aflowlib.org)

OQMD (http://oqmd.org)

国内材料数据库：

https://atomly.net

https://alkemine.cn

http://www.pkusam.com/data-base.html

http://nlo.hbu.cn

https://www.nature.com/articles/s41597-021-00824-y.pdf

JARVIS-STM网站

https://jarvis.nist.gov/jarvisstm