在適當(dāng)?shù)臈l件下，一種被稱為金屬玻璃的未來合金，會比現(xiàn)在的鋼材更堅固輕便，也更耐腐蝕和磨損。過去50年中，人們在數(shù)百萬種可能的成分組合中，已經(jīng)評估過幾千種，但只有少數(shù)幾種可能是有用的。
現(xiàn)在，由美國能源部SLAC國家加速器實驗室、國家標(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)的一個科學(xué)小組報告，他們找到了發(fā)現(xiàn)和改進金屬玻璃的捷徑，僅用較少時間和成本，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，會得到看起來像金屬的合金，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結(jié)合了機器學(xué)習(xí)的新系統(tǒng)，能快速篩選數(shù)百種樣品材料，使團隊發(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·沃爾夫頓是使用計算機和人工智能預(yù)測新材料的先驅(qū)，也是論文合作者之一。他說，通常需要十年或二十年的時間，新材料才能完成從發(fā)現(xiàn)到商用的過程，“這一成果極大縮短了新材料發(fā)現(xiàn)所花費的時間?！?/p>
材料科學(xué)的前景將改變
在過去的半個世紀(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。
雖然有其他團隊也在使用機器學(xué)習(xí)預(yù)測尋找不同種類的金屬玻璃，但此次科學(xué)家通過實驗的快速驗證和預(yù)測，然后將結(jié)果循環(huán)到下一輪機器學(xué)習(xí)和實驗中，是此次進步的獨特之處。
實際上，這種方法可以用于各種實驗，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，人工智能將改變材料科學(xué)的前景。
為全球科學(xué)家提供實用工具
該論文是美國能源部資助此項目的第一個科學(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)建了一個材料科學(xué)數(shù)據(jù)平臺，其中電子表格和實驗室筆記中的數(shù)據(jù)以一致的格式存儲，所以能用來供人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)使用。
近來，評估新材料的速度非常緩慢，即使每天都可以檢測5種潛在類型的金屬玻璃，仍要花上一千年時間來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，最終的目標(biāo)，是讓科學(xué)家能夠獲得機器學(xué)習(xí)模型中的直接反饋結(jié)果，并在第二天甚至下一個小時內(nèi)，就準(zhǔn)備好另一套待測試的樣本。
科技日報 房琳琳
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
