中国研究人员在现有人工智能模型基础上提出一套用于系统识别固态碳新结构的框架，旨在从庞大的碳同素异形体构型空间中更高效地筛选出热力学稳定且具潜在应用价值的候选材料。该研究由西安交通大学高志斌团队完成，成果发表于《应用物理快报》（Applied Physics Letters）。

碳因键合方式多样而可形成大量固态结构。研究人员指出，固态碳中每个碳原子可与邻近原子以线性（sp）、三角平面（sp2）或四面体（sp3）方式键合，并可通过轨道杂化在不同结构中以多种组合出现，从完全由sp键构成的一维碳链（carbyne）到由sp3键构成的三维钻石晶格。鉴于这种多样性，研究人员认为，理论上稳定的碳同素异形体中仍有相当部分尚未被发现。

高志斌表示，尽管碳存在丰富的多晶型结构，但要发现具备定制性能的新热力学稳定同素异形体仍面临挑战，原因在于构型空间极其庞大，传统结构搜索方法若结合第一性原理计算，计算量往往难以承受。

在方法上，团队借鉴了英国研究团队于2024年提出的CrystaLLM——一种可用文本描述晶体结构的大型语言模型。研究人员指出，CrystaLLM能够生成大量合理的碳同素异形体设想，但此前缺少快速且高保真度的验证体系，难以确认生成结构的稳定性与可用性。

为此，高志斌团队构建了闭环框架：由CrystaLLM生成候选碳结构，并对其稳定性与性能进行快速测试与筛选。该流程由基于“香农熵”的指标引导，用以量化不确定性。团队进一步引入“杂化香农熵描述符”以刻画结构复杂性，并将搜索从传统的纯sp3或纯sp2结构拓展至尚未充分探索的混合sp–sp2–sp3键合空间。研究人员称，通过连续迭代优化，框架可从模型生成的数千个候选结构中筛选出稳定且具潜在有用性能的同素异形体。

研究结果显示，团队识别出多种具有“奇异性能组合”的碳同素异形体。其中包括一种超硬相，其计算硬度超过钻石；研究人员将其归因于以致密sp3网络为主的结构特征。团队还报告发现一种材料表现出热导率随热流方向变化，同时具有超低剪切刚度，使碳晶格不同区域在剪切作用下可发生相对重新定向。

此外，研究人员提出一种sp–sp2–sp3杂化的C12相（每个晶胞含12个碳原子），其特征为同时具备金属导电性与负泊松比。高志斌解释称，负泊松比指材料在拉伸时于垂直方向出现反常膨胀的行为。团队还表示，电子结构计算显示，部分“炔钻石相”为窄带隙半导体，适用于红外或热电相关应用。

在可制备性方面，团队对这些新结构的实验合成可能性进行了讨论。研究人员称，计算结果表明，这些结构的稳定性与已被制备的其他碳材料（如富勒烯）相当。团队提出，部分新结构可通过既有化学方法逐步构建，而最致密、最硬的结构可能需要在极高压力下压缩合适的起始材料来形成。

研究人员表示，该工作展示了生成式人工智能在嵌入闭环、基于物理约束的验证框架后，可通过迭代提升输出质量，从而以更少计算资源系统扩展对碳同素异形体空间的搜索。高志斌称，其分析还将杂化香农熵与热传导行为建立关联，并认为该框架可推广至其他元素或多组分体系，用于功能材料的逆向设计。

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