使用AI預(yù)測具有所需特性的新材料

的科學(xué)家開發(fā)了一種機器學(xué)習(xí)方法，可以預(yù)測獲得具有特定的所需機械性能的鋁合金所需的元素和制造工藝。該方法發(fā)表在《先進(jìn)材料科學(xué)與技術(shù)》雜志上，可以促進(jìn)新材料的發(fā)現(xiàn)。

鋁合金重量輕，節(jié)能材料從鋁主要由，但也包含其它元素，如鎂，錳，硅，鋅和銅。元素和制造工藝的結(jié)合決定了合金對各種應(yīng)力的抵抗力。例如，5000系列鋁合金包含鎂和其他幾種元素，并被用作建筑物，汽車和加壓容器中的焊接材料。7000系列鋁合金包含鋅，通常包含鎂和銅，并且最常用于自行車車架。

對元素和制造工藝的各種組合進(jìn)行試驗以制造鋁合金既費時又昂貴。為了克服這一問題，國立材料科學(xué)研究所和豐田汽車公司的Ryo Tamura及其同事開發(fā)了一種材料信息技術(shù)，將鋁合金數(shù)據(jù)庫中的已知數(shù)據(jù)輸入到機器學(xué)習(xí)模型中。這將訓(xùn)練模型以了解合金的機械性能與合金的不同元素之間的關(guān)系，以及在制造過程中應(yīng)用的熱處理類型。一旦提供了足夠的數(shù)據(jù)模型，它便可以預(yù)測制造具有特定機械性能的新型合金所需的條件。所有這些都不需要人工輸入或監(jiān)督。

該模型發(fā)現(xiàn)，例如，可以通過增加錳和鎂含量并減少鋁含量來制造對應(yīng)力和變形具有高度抵抗力的5000系列鋁合金。

田村說：“這類信息對于開發(fā)滿足工業(yè)需求的新材料(包括合金)可能是有用的。”

該模型采用一種稱為馬爾可夫鏈蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo)的統(tǒng)計方法，該方法使用算法來獲取信息，然后將結(jié)果表示在圖形中，以方便可視化不同變量之間的關(guān)系。通過在訓(xùn)練過程中輸入較大的數(shù)據(jù)集，可以使機器學(xué)習(xí)方法更可靠。