科学家预测新的超硬材料
科学家预测新的科学超硬材料
殷明国导读一组Skoltech科学家使用机器学习(ML)方法根据其晶体结构预测超硬材料。这项研究发表在《应用物理学》杂志上。家预由于超硬材料对从石油生产一组Skoltech科学家使用机器学习(ML)方法根据其晶体结构预测超硬材料。测新
这项研究发表在《应用物理学》杂志上。硬材
由于超硬材料对从石油生产到高科技制造等广泛行业的科学潜在影响,近来引起了越来越多的家预研究兴趣。超硬材料具有两个关键特性,测新即硬度和断裂韧性,硬材分别代表其抗变形和抗裂纹扩展性。科学
具有适合特定行业要求的家预性能的材料可以使用先进的计算材料科学方法来找到,该方法具有良好的测新理论模型,可以计算出超硬材料的硬材所需性能。
埃菲姆·马兹尼克(Efim Mazhnik),科学博士学位 在Skoltech和MIPT教授Artem R.Oganov的家预指导下,Skoltech能源科学与技术中心(计算材料发现实验室)的测新学生成功地在图形上使用了卷积神经网络(CNN)建立了这样的模型,该模型是一种能够预测的ML方法。一种材料的晶体结构特性。使用一组具有已知特性的材料,您可以教CNN计算以前不熟悉的结构的那些特性。
“面对缺乏适当地训练模型的硬度和断裂韧性实验数据,我们转向了更丰富的弹性模量数据,并使用我们之前创建的物理模型预测了它们的值以获得所需的性能,”他说。伊菲姆·马兹尼克(Efim Mazhnik)。
“在这项研究中,我们应用了ML方法来计算超过12万种已知和假设晶体结构的硬度和断裂韧性,但从未针对这些特性进行过探索。尽管我们的模型证实了钻石是已知最难的材料,表明存在数十种可能非常硬或超硬的材料。” Artem Oganov说道。
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