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AI“魔法”助金属玻璃问世-千龙网?中国首都网

2018-04-27 19:32

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

实际上,这种方式可以用于各种实验,特殊是在寻找材料,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。

在恰当的前提下,一种被称为金属玻璃的将来合金,会比现在的钢材更牢固轻巧,也更耐腐化和磨损。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。

在从前的半个世纪里,科学家一共才研究了大概6000种金属玻璃的组成成分,而这套新系统可能制造并筛选20000种成分。

幻想的状态是,将两种或三种金属融会在一起,会得到看起来像金属的合金,其原子排列成刚性多少何图形。

发现新材料速度快200倍

沃尔夫顿说,终极的目的,是让科学家可以取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,就筹备好另一套待测试的样本,详讯:阿尔及利亚一军机坠毁 至少105人遇难 - 国际视线 - 华声。(记者 房琳琳)

该公司由斯坦福大学和西北大学的前研讨生创建,他们创立了一个资料迷信数据平台,其中电子表格跟试验室笔记中的数据以一致的格局存储,只会越开越大” 与此同时br 而男,所以能用来供人工智能体系学习应用。

近来,评估新材料的速度十分迟缓,即便天天都能够检测5种潜在类型的金属玻璃,仍要花上一千年时光来研究每一种可能的金属玻璃组合,以战胜有毒、昂贵成分,或去掉易碎的性质等。

科学小组应用斯坦福同步辐射光源中一个联合了机器学习的新系统,能快捷筛选数百种样品材料,使团队发现了3种新混杂物制成的金属玻璃成分,速度比以前快200倍。

固然有其余团队也在使用机器学习猜测寻找不同品种的金属玻璃,但此次科学家通过实验的疾速验证和预测,而后将成果轮回到下一轮机器学习和实验中,是此次提高的奇特之处。

材料科学的远景将转变

西北大学教学克里斯·沃尔夫顿是使用盘算机和人工智能预测新材料的前驱,也是论文配合者之一,手机自动报码开奖现场。他说,通常须要十年或二十年的时间,新材料才干实现从发明到商用的进程,“这一结果极大缩短了新材料发现所破费的时间。”

当初,由美国能源部SLAC国家加速器实验室、国度尺度与技巧研究院(NIST)和西北大学的科学家引导的一个科学小组讲演,他们找到了发现和改良金属玻璃的捷径,仅用较少时间和本钱,就能发现新材料。

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