Învățarea automată încurajează căutarea de noi materiale „Superhard”

Cercetătorii au dezvoltat un model de învățare automată care poate prezice cu precizie rezistența noilor materiale, permițând oamenilor de știință să găsească mai ușor compuși adecvați pentru utilizare într-o varietate de aplicații. Credit: Universitatea din Houston

Materialele superhard sunt foarte solicitate în industrie, de la generarea de energie aerospațială, dar găsirea de noi materiale adecvate a fost în mare parte o chestiune de încercare și eroare bazată pe materiale clasice precum diamantele. Pana acum.

Cercetătorii de la Universitatea din Houston și Manhattan College au raportat un model de învățare automată care poate prezice cu precizie rezistența noilor materiale, permițând oamenilor de știință să găsească mai ușor compuși adecvați pentru utilizare într-o varietate de aplicații. Lucrarea a fost raportată în Materiale avansate.

Materialele care sunt foarte puternice – definite ca cele cu o duritate de peste 40 gigapascali pe scara Vickers, ceea ce înseamnă că ar fi nevoie de mai mult de 40 gigapascali de presiune pentru a lăsa o gaură în suprafața materialului – sunt rare. .

„Acest lucru face dificilă identificarea materialelor noi”, a spus Jakoah Brgoch, profesor asociat de chimie la Universitatea din Houston și coautor al lucrării. “Acesta este motivul pentru care se folosesc materiale precum diamantul sintetic, deși sunt provocatoare și costisitoare de realizat.”

Unul dintre factorii care complică este că duritatea unui material poate varia în funcție de cantitatea de presiune exercitată, cunoscută sub numele de dependența de sarcină. Acest lucru face aproape imposibilă testarea unui material complex din punct de vedere experimental și utilizarea în prezent a modelării computaționale.

Modelul raportat de cercetători depășește acest lucru prin prezicerea durității dependente de sarcină Vickers bazată exclusiv pe compoziția chimică a materialului. Cercetătorii raportează găsirea a peste 10 faze noi și promițătoare de borocarbon stabil; se lucrează acum la proiectarea și fabricarea materialelor, astfel încât acestea să poată fi testate în laborator.

Pe baza modelului raportat precizie, șansele sunt mari. Cercetătorii au raportat o acuratețe de 97%.

Primul autor Ziyan Zhang, doctorand la Hopa, a declarat că baza de date construită pentru a antrena algoritmul se bazează pe date care includ 560 de compoziții diferite, fiecare furnizând mai multe puncte de date. Recuperarea datelor a necesitat plasarea a sute de lucrări academice publicate pentru a găsi datele necesare construirii unei baze de date reprezentative.

„Toate proiectele bune de învățare automată încep cu o bază de date bună”, a spus Brgoch, care este, de asemenea, investigator principal la Texas Center for Superconductivity in Hopa. “Realul succes este în principal dezvoltarea acestor date.”

Pe lângă Brgoch și Zhang, cercetătorii suplimentari din proiect includ Aria Mansouri Tehrani și Blake Day, ambii cu Hopași Anton O. Oliynyk de la Manhattan College.

Cercetătorii au folosit în mod tradițional învățarea automată pentru a prezice o singură variabilă de duritate, a spus Brgoch, dar acest lucru nu ia în considerare complicațiile proprietății, cum ar fi dependența de sarcină, despre care a spus că nu sunt încă bine înțelese. Acest lucru face ca învățarea automată să fie un instrument bun, în ciuda limitărilor anterioare.

“Un sistem de învățare automată nu are nevoie să înțeleagă fizica”, a spus el. „Pur și simplu analizează datele de instruire și face noi prognoze pe baza statisticilor.”

Cu toate acestea, învățarea automată are limitări.

„Ideea utilizării învățării automate nu înseamnă să spui„ Iată următorul material cel mai bun ”, ci pentru a ne ajuta să ne orientăm cercetările experimentale”, a spus Brgoch. „Îți spune unde să cauți”.

Referință: „Găsirea altor materiale super-dure prin învățarea ansamblului” de Ziyan Zhang, Aria Mansouri Tehrani, Anton O. Oliynyk, Blake Day și Jakoah Brgoch, 4 decembrie 2020, Materiale avansate.
DOI: 10.1002 / adma.202005112

Related articles

Comments

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here

Share article

Latest articles

Mișcări ale electronilor de ceas în interiorul unui atom: viteza obturatorului de o milionime dintr-o miliardime de secundă

Reprezentarea artistică a experimentului. Întârzierea inerentă între emisia celor două tipuri de electroni duce la o elipsă caracteristică în datele analizate. În...

Materialul nou poate proteja mai bine soldații, sportivii și șoferii de șoc, impact și explozii

Soldații, sportivii și șoferii pot face viața mai sigură datorită unui nou proces care ar putea duce la o protecție mai eficientă și reutilizabilă...

A fost găsit cel mai vechi loc de înmormântare uman din Africa – un copil a fost îngropat în urmă cu 78.000 de ani

Vedere generală a zonei peșterii Panga ya Saidi. Observați săparea șanțului unde a fost deschisă înmormântarea. Credit: Muhammad Javad Shoaee Descoperirea celui mai...

Se preconizează că speciile non-native vor crește cu 36% în întreaga lume până în 2050

Gâscă egipteană (Alopochen aegyptiaca) originară din Africa și stabilită acum în Europa Centrală și de Vest. Credit: profesorul Tim Blackburn, UCL Se preconizează că...

Visele noastre pot fi ciudate

Această ilustrație reflectă supra-ipoteza creierului, care susține că calitatea redusă și halucinantă a viselor nu este o greșeală, ci o trăsătură particulară, deoarece ajută...

Newsletter

Subscribe to stay updated.