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AI助金屬玻璃問(wèn)世 人工智能加快新材料發(fā)現(xiàn)速度

2018-04-25
關(guān)鍵詞: AI 材料

  在適當(dāng)?shù)臈l件下,一種被稱為金屬玻璃的未來(lái)合金,會(huì)比現(xiàn)在的鋼材更堅(jiān)固輕便,也更耐腐蝕和磨損。過(guò)去50年中,人們?cè)跀?shù)百萬(wàn)種可能的成分組合中,已經(jīng)評(píng)估過(guò)幾千種,但只有少數(shù)幾種可能是有用的。

  現(xiàn)在,由美國(guó)能源部SLAC國(guó)家加速器實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院(NIST)和西北大學(xué)的科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)科學(xué)小組報(bào)告,他們找到了發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)金屬玻璃的捷徑,僅用較少時(shí)間和成本,就能發(fā)現(xiàn)新材料

  發(fā)現(xiàn)新材料速度快200倍

  理想的狀況是,將兩種或三種金屬融合在一起,會(huì)得到看起來(lái)像金屬的合金,其原子排列成剛性幾何圖形。

  科學(xué)小組利用斯坦福同步輻射光源中一個(gè)結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)的新系統(tǒng),能快速篩選數(shù)百種樣品材料,使團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了3種新混合物制成的金屬玻璃成分,速度比以前快200倍。

  西北大學(xué)教授克里斯·沃爾夫頓是使用計(jì)算機(jī)和人工智能預(yù)測(cè)新材料的先驅(qū),也是論文合作者之一。他說(shuō),通常需要十年或二十年的時(shí)間,新材料才能完成從發(fā)現(xiàn)到商用的過(guò)程,“這一成果極大縮短了新材料發(fā)現(xiàn)所花費(fèi)的時(shí)間。”

  材料科學(xué)的前景將改變

  在過(guò)去的半個(gè)世紀(jì)里,科學(xué)家一共才研究了大約6000種金屬玻璃的組成成分,而這套新系統(tǒng)能夠制作并篩選20000種成分。

  雖然有其他團(tuán)隊(duì)也在使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)尋找不同種類的金屬玻璃,但此次科學(xué)家通過(guò)實(shí)驗(yàn)的快速驗(yàn)證和預(yù)測(cè),然后將結(jié)果循環(huán)到下一輪機(jī)器學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)中,是此次進(jìn)步的獨(dú)特之處。

  實(shí)際上,這種方法可以用于各種實(shí)驗(yàn),特別是在尋找材料,如金屬玻璃和催化劑方面大有裨益。NIST材料研究工程師杰森·海垂科-席目爾說(shuō),人工智能將改變材料科學(xué)的前景。

  為全球科學(xué)家提供實(shí)用工具

  該論文是美國(guó)能源部資助此項(xiàng)目的第一個(gè)科學(xué)成果,SLAC正在與硅谷人工智能公司Citrine Informatics合作,改變了新材料的發(fā)現(xiàn)方式,為全世界科學(xué)家提供了實(shí)用的工具。

  該公司由斯坦福大學(xué)和西北大學(xué)的前研究生創(chuàng)立,他們創(chuàng)建了一個(gè)材料科學(xué)數(shù)據(jù)平臺(tái),其中電子表格和實(shí)驗(yàn)室筆記中的數(shù)據(jù)以一致的格式存儲(chǔ),所以能用來(lái)供人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)使用。

  近來(lái),評(píng)估新材料的速度非常緩慢,即使每天都可以檢測(cè)5種潛在類型的金屬玻璃,仍要花上一千年時(shí)間來(lái)研究每一種可能的金屬玻璃組合,以克服有毒、昂貴成分,或去掉易碎的性質(zhì)等。

  沃爾夫頓說(shuō),最終的目標(biāo),是讓科學(xué)家能夠獲得機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的直接反饋結(jié)果,并在第二天甚至下一個(gè)小時(shí)內(nèi),就準(zhǔn)備好另一套待測(cè)試的樣本。


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