" 一种新的算法的作用类似于材料面部识别软件|工程斯坦福学校

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          一种新的算法的作用类似于材料面部识别软件

          完美的素材搜索可以像试图找到大海捞针。研究人员正在利用机器学习,以帮助改变这种情况。

          这些算法是像材料的搜索引擎。 |插图由Kevin工艺

          想象你是谁解决了一个古老的挑战的工程师,但对于一个微小的细节:你缺少任务的理想材料。

          你不知道这样的材料存在并且,即使它,可能的候选人的境界可在数千或数百万数。

          不要绝望,说申博体育 埃文·里德材料科学与工程副教授。他和两名研究生, 奥斯汀sendek 和 gowoon千,已经开发出人工智能算法,可以帮助工程师找到完美的材料的重要应用。 “这些算法是像材料的搜索引擎。”里德说。

          近三年,他的论文,sendek和千描述了他们如何使用机器学习 - 分析数以千计的材料的物理和化学性质 - 即自学计算系统。机器学习系统的创建,通过这些资料梳理发现那些数学手头匹配任务要求的算法。然后实验科学家可以利用这些计算机生成的预感创造和现实世界的条件下测试的材料,大大快于过去漫无方法。

          在其中的一个 最近的文章,在物理化学字母轴颈,芦苇探讨了被称为金属 - 有机骨架(MOF)材料的类别。 MOFs材料的晶体是结构坚固,在纳米多孔和廉价的制作。迄今它们已被用于捕捉固体材料的孔隙内的氢和碳的气体。但研究人员已经成为热衷于使用MOFs材料用于燃料电池和热电装置,而这些新的用途需要的导电性。不幸的是,很少有知名的MOFs材料具有导电性。与MOFs材料在那里发掘的数万的,成千上万,芦苇觉得有可能是至少有几个符合这个要求,于是就成立了计算机的任务。

          簧片筛选几乎3000金属有机骨架簸到六个最佳候选。然后他的团队通过使用标准的计算方法,提供实验者财政部准备一个新的调色板详细的计算证实了这些材料的导电性。

          在 一篇论文 对材料的化学杂志,sendek,在应用物理学博士候选人,描述了他的努力,以确定为固态锂离子电池更安全的基于锂的固体材料,以替代与具有液体电解质的商业锂离子电池引起了一些证据充分的智能手机和电动汽车火灾。

          几十年来,为固体锂离子的电解质材料的搜索大多进行试验和错误的基础上。 sendek使用的机器基于学习的方法调查12000个可能的候选,并确定21种材料有可能表现出多种用于固体电解质,其中包括高的锂离子传导性的重要的性能。然后,他在一年使用传统的基于物理的仿真评估这些候选人中度过,并发现21 10没有,其实表现出仿真,机器学习模型预测的电导率值 - 一个显著较高的成功率比intuition-过去的指导猜测和检查搜索。

          事实上,sendek转向搜索到有点竞争,点蚀他的算法对一个团队的博士研究生六个谁进行快速的锂离子导体类似的追捕。

          他的模型证明了两倍,准确,比人类更快团队超过一千倍。

          “我形象地比喻了我们为材料的面部识别软件的做法,” sendek说。

          在第三 AI-符合材料 纸,发表在物理化学字母,川,在应用物理学的博士候选人轴颈,描述她的使用机器学习来预测二维材料的存在 - 的物质如此之薄,其厚度在原子层测量。第一2D材料被发现是石墨烯,其由石墨的单原子层的。谁发现它在2004年的科学家共享物理2010年诺贝尔文学奖对揭示其惊人的性能。电子研究人员希望利用二维材料来制造原子级薄的电路和设备,但到目前为止,只有这些化合物的几十个被发现。

          展开列表,川使用基于物理的机器学习模型来研究1600万个化合物,预测其可能被剥离成2D图层。她车型增加了一千多名考生到外地。大多数从来没有被合成,提供实验者在寻找超薄材料的路线图,千说。

          这个过程是非常有用的,芦苇说,因为相对较少的材料曾经被测量,探测和测试,在数据库中的要少得多编目。机器学习可以加快发现过程。

          该过程是复杂的,但逻辑很简单:分子和晶体结构具有物理和化学性质;这样的特性可以在数学上表示;计算系统擅长数学分析。 “尽管我们缺乏对大多数材料的实验室测试数据,我们还可以预测一些关于他们的可能性能计算,” Reed说。