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AI“魔法”助金属玻璃问世

在适当的条件下,一种被称为金属玻璃的未来合金,会比现在的钢材更坚固轻便,也更耐腐蚀和磨损。过去50年中,人们在数百万种可能的成分组合中,已经评估过几千种,但只有少数几种可能是有用的。

现在,由美国能源部SLAC国家加速器实验室、国家标准与技术研究院(NIST)和西北大学的科学家领导的一个科学小组报告,他们找到了发现和改进金属玻璃的捷径,仅用较少时间和成本,就能发现新材料。

发现新材料速度快200倍

理想的状况是,将两种或三种金属融合在一起,会得到看起来像金属的合金,其原子排列成刚性几何图形。

科学小组利用斯坦福同步辐射光源中一个结合了机器学习的新系统,能快速筛选数百种样品材料,使团队发现了3种新混合物制成的金属玻璃成分,速度比以前快200倍。

西北大学教授克里斯·沃尔夫顿是使用计算机和人工智能预测新材料的先驱,也是论文合作者之一。他说,通常需要十年或二十年的时间,新材料才能完成从发现到商用的过程,“这一成果极大缩短了新材料发现所花费的时间。”

材料科学的前景将改变

在过去的半个世纪里,科学家一共才研究了大约6000种金属玻璃的组成成分,而这套新系统能够制作并筛选20000种成分。

虽然有其他团队也在使用机器学习预测寻找不同种类的金属玻璃,但此次科学家通过实验的快速验证和预测,然后将结果循环到下一轮机器学习和实验中,是此次进步的独特之处。

实际上,这种方法可以用于各种实验,特别是在寻找材料,如金属玻璃和催化剂方面大有裨益。NIST材料研究工程师杰森·海垂科-席目尔说,人工智能将改变材料科学的前景。

为全球科学家提供实用工具

该论文是美国能源部资助此项目的第一个科学成果,SLAC正在与硅谷人工智能公司Citrine Informatics合作,改变了新材料的发现方式,为全世界科学家提供了实用的工具。

该公司由斯坦福大学和西北大学的前研究生创立,他们创建了一个材料科学数据平台,其中电子表格和实验室笔记中的数据以一致的格式存储,所以能用来供人工智能系统学习使用。

近来,评估新材料的速度非常缓慢,即使每天都可以检测5种潜在类型的金属玻璃,仍要花上一千年时间来研究每一种可能的金属玻璃组合,以克服有毒、昂贵成分,或去掉易碎的性质等。

沃尔夫顿说,最终的目标,是让科学家能够获得机器学习模型中的直接反馈结果,并在第二天甚至下一个小时内,就准备好另一套待测试的样本。

来源: 科技日报