二维（2D）半导体以其原子薄的厚度和优异的栅极可控性为特征，因其在下一代纳米级场效应晶体管（FETs）中的潜在应用而受到广泛关注。具有高载流子迁移率的二维过渡金属硫族化合物、二维黑磷和少层InSe已被证明是有前景的沟道材料。尽管如此，它们的最佳电性能受到所使用栅极电介质的限制。将二维半导体与传统的三维（3D）电介质（例如SiO2、Al2O3和HfO2）集成会引入许多表面悬挂键，这些键在界面处充当载流子散射中心，从而降低沟道中的载流子迁移率。
范德华（vdW）电介质，包括零维（0D）范德华电介质（由零维分子组成）、一维（1D）范德华电介质和二维范德华电介质，均不含悬挂键，这为与二维半导体集成提供了一种替代方案。与用传统三维电介质封装的半导体相比，用范德华电介质封装二维半导体可以提高载流子迁移率和开关稳定性。
二维场效应管中范德华电介质的性能在很大程度上取决于几个关键特性，如介电常数、带隙和与二维半导体的能带排列。与二维半导体的大带隙和适当的能带排列使栅极漏电流最小化，而高介电常数提高了沟道上的栅极可控性。然而，迄今为止，合适的范德华电介质的种类仍然有限。
实验上只报道了少数范德华电介质，如二维h-BN、二维MoO3、二维 Bi2SeO5、二维SiP2、零维Sb2O3和一维范德华有机聚合物。理论上预测了一些零维和二维范德华电介质，而一维无机范德华电介质很少有报道。这种稀缺性以及范德华电介质的严格质量要求，对二维场效应管的发展构成了重大挑战。因此，非常需要具有不同晶体结构的更丰富范德华电介质列表。
在此研究中，作者使用拓扑缩放算法从Materials Project（MP）数据库中筛选出潜在的范德华材料。筛选标准包括实验合成、带隙超过1.0 eV、原子序数低于50、不含过渡金属和惰性元素，以及零维化合物的总原子共价体积与晶胞体积之比大于0.14。然后，通过高通量计算获得了189种 零维、81种一维和252种二维范德华材料沿范德华方向的带隙和介电常数（ε）。其中，9种极具前景的电介质适用于基于二维MoS2的场效应管，因为它们相对于MoS2的能带偏移大于1 eV，从而最大限度地减少了栅极隧穿电流。
统计分析表明，具有一维和二维基序的材料，以及强电负性阴离子和重阳离子，往往表现出较大的带隙和ε值。进一步开发了一个机器学习（ML）模型，使用七个相关的特征描述符来定量筛选有前景的电介质。该机器学习模型包括两个用于带隙和介电常数的顺序筛选分类器，两者的准确率均超过80%。通过实施主动学习框架，成功地确定了另外49种有前景的范德华电介质。这项研究工作不仅提供了丰富的范德华电介质候选者列表，还建立了一个高精度的机器学习模型用于高效筛选。这些发现对于推进二维场效应管的开发和应用具有巨大的潜力。
图5 两步机器学习筛选分类器
