Authors: Dennis Delali Kwesi Wayo | Mohd Zulkifli Bin Mohamad Noor | Masoud Darvish Ganji | Leonardo Goliatt
Source: Luminescence (review, 2025-09-01)
Field: Materials Science — Materials Chemistry

Atomistic Modeling of Rare Earth Ions in Photonic Materials Rare-earth ions (REIs), especially trivalent lanthanides (Ln <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> ), are central to photonic technologies due to sharp intra-4f transitions, long lifetimes, and host-insensitive emission. However, modeling REIs remains challenging due to localized 4f orbitals, strong electron correlation, and multiplet structures. This review summarizes atomistic modeling strategies combining quantum chemistry and machine learning (ML). Traditional methods, DFT+ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mi>U</mml:mi></mml:mrow> <mml:annotation>$$ U $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> , hybrid functionals (HSE06), <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mi>GW</mml:mi></mml:mrow> <mml:annotation>$$ GW $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> , and DMFT, are benchmarked; for example, hybrid DFT reproduces 4f-5d gaps in Ce <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> :YAG within 0.1-0.2 eV. Wavefunction methods like CASSCF and CASPT2 capture Stark splittings and transition strengths in Eu <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> :Y <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_2 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> SiO <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>5</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_5 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> . ML models trained on DFT data predict bandgaps with <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics><mml:mrow><mml:mo><</mml:mo></mml:mrow> <mml:annotation>$$ < $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> 0.2 eV error and aid inverse design of Ce-doped phosphors with 505 nm emission and 60% retention at 640 K. Unlike prior reviews, this work bridges high-level quantum modeling with ML-driven screening across key applications: upconversion (Yb <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> -Er <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> :NaYF <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>4</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_4 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> ), lasers (Nd <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> :YAG), quantum memories (Pr <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> :Y <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_2 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> SiO <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>5</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_5 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> ), and sensors (SrAl <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_2 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> O <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msub><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mn>4</mml:mn></mml:msub> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}_4 $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> :Eu <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{2+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> , Dy <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:semantics> <mml:mrow><mml:msup><mml:mrow></mml:mrow> <mml:mrow><mml:mn>3</mml:mn> <mml:mo>+</mml:mo></mml:mrow> </mml:msup> </mml:mrow> <mml:annotation>$$ {}^{3+} $$</mml:annotation></mml:semantics> </mml:math> ). Covering over 20 REI-host systems, it integrates insights from DFT, Monte Carlo, MD, and ML potentials. The review thus provides both a methodological guide and a resource for designing next-generation REI-based photonic materials. Photon upconversion ; Lanthanide ; Atomic orbital ; Photonics ; Materials science ; Ion ; Wave function ; Nanotechnology ; Atomic physics ; Physics ; Electron ; Doping ; Optoelectronics ; Quantum mechanics Luminescence Properties of Advanced Materials ; Perovskite Materials and Applications ; Advanced Chemical Physics Studies