清华大学用AI辅助设计高介电常数氧化物，芯片电容原型体积缩小约85%

清华大学材料学院林元华院士团队与合作者提出分层机器学习策略，从候选材料筛选到器件制备验证，建立AI辅助设计介电材料的新路径，并锁定钨青铜结构氧化物，通过Bi/Ge协同取代调控局域极化，获得介电常数约185、介质损耗低于0.0005、介电温度系数约-22 ppm/℃的材料。