本文探讨了人工智能与机器学习在材料科学领域的应用，特别是针对Bi2Te3系和Ca3Co2O6基热电材料的电子结构计算与热电陶瓷的制备。Bi2Te3材料因其优异的室温热电性能而备受关注，而Ca3Co2O6基氧化物则因其独特的"电子晶体，声子玻璃"理论特性，成为有研究价值的热电材料。
论文使用线性展开平面波（LAPW）方法和量子化学离散变分密度泛函（DFT-DVM）方法来计算这两种热电材料的电子结构。LAPW方法是一种计算固体物理中常用的方法，能够精确描述复杂的电子结构，尤其是对于了解半导体和绝缘体的带隙性质至关重要。DFT-DVM方法结合了密度泛函理论和量子化学计算，用于更深入地分析材料的电子行为。
对于Bi2Te3基材料，计算结果显示它和掺杂Sn的Bi2Te3（SnBizTeq）都是窄带半导体，这意味着它们具有良好的热电转换潜力。自旋-轨道耦合效应显著影响费米能级附近的能带结构，导致能带呈现二重和六重简并。Bi6p状态对Bi2Te3的导带贡献较大，而Te(I) 5p状态对价带贡献较大。掺杂Sn会减小带隙并降低有效质量，Sn仅与Te(II)形成共价键，其强度介于Bi-Te(II)和Bi-Te(I)之间。这些计算结果与实验观察相吻合，解释了掺杂Sn如何改善材料的热电性能。
Ca3Co2O6基氧化物的电子结构计算揭示其也是窄带半导体，其能带结构具有多重简并性，并表现出各向异性输运特性。自旋-轨道耦合在确定带隙中起关键作用。Ni掺杂可以改变能带结构，增强其金属特性，同时Ni-Co-O共价键较弱，与未掺杂材料相比。理论计算为采用Sol-Gel法合成Ca3Co2O6和掺Ni化合物提供了指导，通过SPS烧结技术制备出样品。
实验结果表明，Ca3Co2O6的热电性能计算规律与实验测量结果相符，但掺杂Ni后的差异较大，这需要进一步的研究来理解。热电性能包括电导率和Seebeck系数，它们是评估材料热电转换效率的关键参数。理论计算和实验之间的不一致可能源于Ni掺杂引起的复杂结构变化或新的交互机制。
本文展示了人工智能和机器学习在材料设计和预测中的潜力，通过对Bi2Te3和Ca3Co2O6基材料的电子结构进行计算，揭示了热电性能的关键因素。这些发现为开发高性能热电材料提供了理论基础，同时强调了理论计算与实验验证相结合的重要性。未来的研究将致力于优化这些材料的性能，以满足能源转换和电子冷却应用的需求。
