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SLAC的博士后學(xué)者Fang Ren在Stanford同步輻射光源上開發(fā)了一種算法來分析材料數(shù)據(jù)。圖片來源:Dawn Harmer/SLAC國家加速器實(shí)驗(yàn)室
將兩種或三種金屬混合在一起,通常會(huì)得到金屬的合金,金屬合金的原子排列成規(guī)則的幾何圖形。
但現(xiàn)實(shí)偶爾會(huì)出現(xiàn)不一樣的情況,在適當(dāng)?shù)臈l件下,你會(huì)得到一種全新的東西:一種未來的合金,叫做金屬玻璃,它是無定形的,每一個(gè)方向都有原子排列,就像玻璃里的原子。它的玻璃性質(zhì)使得它比當(dāng)今最好的鋼更輕更堅(jiān)固,而且它更能經(jīng)受腐蝕和磨損。
金屬玻璃在作為一種保護(hù)涂層和鋼鐵替代品顯示了出許許多多的希望,但在過去的50年中,數(shù)以百萬計(jì)的可能成分的組合中只有幾千種被評(píng)估測(cè)試,只有少數(shù)成分的金屬玻璃投入了使用。
現(xiàn)在,由美國能源部(DoE)的SLAC國家加速器實(shí)驗(yàn)室、美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(NIST)和西北大學(xué)的科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)小組,報(bào)告了一種發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)金屬玻璃的捷徑,并且擴(kuò)展到了其它材料,這只占時(shí)間和成本的一小部分。
該研究小組利用SLAC斯坦福同步輻射光源(SSRL)系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)——人工智能(AI),其中計(jì)算機(jī)算法從大量數(shù)據(jù)中收集數(shù)據(jù)——通過實(shí)驗(yàn),一次可以快速制作和篩選數(shù)以百計(jì)的樣本材料。這使得他們發(fā)現(xiàn)了三種新的成分,形成了金屬玻璃,這比以前做的快200倍。
“使用一種新材料,從發(fā)現(xiàn)到商業(yè)用途通常需要10到20年,”該論文的合著者西北大學(xué)的教授Chris Wolverton說。這是試圖壓低時(shí)間的一個(gè)重要步驟。你可以從一個(gè)你想要的材料列表開始,使用人工智能,很快把數(shù)量巨大的潛在材料縮小到幾個(gè)好的候選材料上。
他說,我們最終的目標(biāo)是達(dá)到一個(gè)科學(xué)家可以掃描數(shù)以百計(jì)樣本的程度,從機(jī)器學(xué)習(xí)模型中立即得到反饋,并有另一組樣本準(zhǔn)備在第二天甚至是在一小時(shí)內(nèi)進(jìn)行測(cè)試。
在過去的半個(gè)世紀(jì)里,科學(xué)家們研究了大約6000種構(gòu)成金屬玻璃的組合,該論文的共同作者Apurva Mehta是SSRL的一名科學(xué)家。他說,我們能夠在一年內(nèi)制作和篩選20000個(gè)組分。
其他團(tuán)隊(duì)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來預(yù)測(cè)不同種類的金屬玻璃在什么條件下可以得到。我們所做的唯一的事情是用實(shí)驗(yàn)快速驗(yàn)證我們的預(yù)測(cè),然后反復(fù)地把結(jié)果循環(huán)到下一輪的機(jī)器學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)中,Mehta說。
他補(bǔ)充說,有足夠的空間讓這一過程變得更快,并最終使其自動(dòng)化,讓人們完全擺脫了機(jī)械的循環(huán),因此科學(xué)家可以專注于需要人類直覺和創(chuàng)造力的方面。這不僅對(duì)同步加速器用戶產(chǎn)生影響,而且對(duì)整個(gè)材料科學(xué)和化學(xué)界產(chǎn)生影響。
根據(jù)研究小組的說法,這種方法在各種實(shí)驗(yàn)中都是有用的,特別是對(duì)金屬玻璃和催化劑等材料的性能進(jìn)行探索,這些材料的性能受制造方法的影響很大,而科學(xué)家們沒有理論來指導(dǎo)它們的研究。通過機(jī)器學(xué)習(xí),這些算法自己得出結(jié)論,可以引導(dǎo)研究出意想不到的結(jié)果。
“一個(gè)更令人興奮的方面是,我們可以如此迅速地做出預(yù)測(cè),使實(shí)驗(yàn)快速地進(jìn)行,這樣我們就有能力去研究那些不遵循我們正常的經(jīng)驗(yàn)法則的材料是否會(huì)形成金屬玻璃。”論文合著者NIST的材料研究工程師Jason Hattrick-Simpers說。人工智能將改變材料科學(xué)的前景,這是第一步。
這是與DOE資助的試點(diǎn)項(xiàng)目第一個(gè)科學(xué)成果,其中SLAC正在與一個(gè)叫Citrine Informatics的硅谷AI公司合作,以改變新材料被發(fā)現(xiàn)的方式,并為所有科學(xué)家提供可用的工具。
CITRIN是由斯坦福大學(xué)和西北大學(xué)的前研究生創(chuàng)辦的一個(gè)材料科學(xué)數(shù)據(jù)平臺(tái),其中已鎖定在發(fā)表論文、電子表格和實(shí)驗(yàn)室筆記本中的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)以一致的格式存儲(chǔ)。這讓使用專門為材料設(shè)計(jì)的人工智能來分析這些數(shù)據(jù)。
CITRIN公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Greg Mulholland說:“我們想獲取材料和化學(xué)數(shù)據(jù),并有效地利用它們來設(shè)計(jì)新材料和優(yōu)化制造?!边@是人工智能的力量:隨著科學(xué)家產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù),人工智能與它們一起學(xué)習(xí),使科學(xué)家能夠更快更有效地識(shí)別高性能材料。
最近,對(duì)新材料的思考、制作和評(píng)估都非常緩慢。金屬玻璃紙的作者計(jì)算出,即使你可以每天檢查五種可能的金屬玻璃類型,都要花費(fèi)超過一千年的時(shí)間才能把每一種可能的金屬組合檢查完。當(dāng)他們發(fā)現(xiàn)一種金屬玻璃時(shí),研究人員常常努力克服那些能阻礙這些材料的問題。有些成分有毒,有些則非常昂貴。
在過去的數(shù)十年里,SSRL和其他地方的科學(xué)家已經(jīng)開發(fā)出了自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)的方法,以便他們可以在更短的時(shí)間內(nèi)創(chuàng)造和研究更多的新材料。今天,一些SSRL用戶幾乎可以得到他們數(shù)據(jù)的初步分。
“利用這些自動(dòng)化系統(tǒng),我們可以每天分析2000多個(gè)樣本,”該論文的主要作者博士后學(xué)者Fang Ren說,他開發(fā)了算法來分析數(shù)據(jù),并將它們整合到系統(tǒng)中。
基于第一輪學(xué)習(xí)的算法,科學(xué)家用兩種不同的方法制作了兩套樣品合金,讓他們測(cè)試制造方法是如何影響合金變成玻璃的。
用SSRL的 X射線束掃描兩組合金,將所得數(shù)據(jù)反饋到數(shù)據(jù)庫中以產(chǎn)生新的機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果。然后,這些新的樣品,經(jīng)歷了另一輪的掃描和機(jī)器學(xué)習(xí)。
通過實(shí)驗(yàn)的第三和最后一輪,Mehta說,該小組尋找金屬玻璃的成功率從300個(gè)或400個(gè)樣品中的一個(gè)增加到兩個(gè)或三個(gè)。他們所鑒定的金屬玻璃樣品代表了三種不同成分的組合,其中兩種成分以前從未被用來制造金屬玻璃。
PS:在企業(yè)中,只有平均不到一半的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為決策所用,而被加以分析或利用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不到1%。超過70%的人員能夠獲得他們不該被授權(quán)的數(shù)據(jù),分析研究工作80%的時(shí)間都花在了發(fā)現(xiàn)和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)上。數(shù)據(jù)泄露普遍存在,流氓數(shù)據(jù)集在孤島中增殖,公司掌握的數(shù)據(jù)分析技術(shù)往往跟不上發(fā)展需求,如果您有相關(guān)數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的意向,請(qǐng)?jiān)诹粞曰蛘吖娞?hào)對(duì)話里留下您的聯(lián)系方式,我們將結(jié)合您所在機(jī)構(gòu)實(shí)際情況,探討如何高效地解決這些實(shí)際難題。
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隱石檢測(cè)分別成立了閥門實(shí)驗(yàn)室,腐蝕實(shí)驗(yàn)室,金相實(shí)驗(yàn)室,力學(xué)實(shí)驗(yàn)室,無損實(shí)驗(yàn)室,耐候老化實(shí)驗(yàn)室。從事常壓儲(chǔ)罐檢測(cè),鍋爐能效檢測(cè),金屬腐蝕檢測(cè),應(yīng)力應(yīng)變檢測(cè),無損探傷檢測(cè),機(jī)械設(shè)備檢測(cè),金相分析,石墨烯納米材料檢測(cè),水質(zhì)檢測(cè),油品檢測(cè)涉及的服務(wù)范圍已廣泛覆蓋到鋼鐵材料,有色金屬材料,石油化工設(shè)備,通用機(jī)械設(shè)備,冶金礦石,建筑工程材料、航空航天材料,高鐵船舶材料,汽車用零部件、非金屬材料,電子電工產(chǎn)品等各個(gè)領(lǐng)域,并獲得了CMA和CNAS;雙重認(rèn)可。
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