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近二十年來(lái)，機器學(xué)習方法的發(fā)展為我們的生活帶來(lái)許多便利。智能網(wǎng)絡(luò )搜索、語(yǔ)音識別，乃至無(wú)人超市、無(wú)人駕駛汽車(chē)等，依托于機器學(xué)習方法的新事物正迅速地在生活中普及。Alpha Go的橫空出世更讓世界驚嘆于人工智能的潛在價(jià)值。在科研領(lǐng)域，大數據的理念正在改變著(zhù)科研人員對未知世界的探索方式。美國在2011年提出了材料基因組計劃（Materials Genome Initiative），以期加快材料的研發(fā)過(guò)程。我國懷柔科學(xué)城的發(fā)展規劃中，“材料基因組研究平臺”項目已全面開(kāi)工建設。高通量實(shí)驗+高性能計算+深度數據分析的研究方式已經(jīng)成為時(shí)代發(fā)展的趨勢。

在非晶合金研究領(lǐng)域，如何設計并開(kāi)發(fā)出具有良好玻璃形成能力的合金，是一個(gè)具有重要產(chǎn)業(yè)價(jià)值的科學(xué)問(wèn)題。過(guò)去非晶合金材料新體系的探索主要依據經(jīng)驗性判據的指導，由于其準確性與通用性的限制，非晶新材料的研發(fā)速度非常緩慢。如何提高材料設計的效率，尋找具有更優(yōu)性能的材料，是非晶材料領(lǐng)域非常具有挑戰性的問(wèn)題。

中國科學(xué)院物理研究所/北京凝聚態(tài)物理國家實(shí)驗室（籌）汪衛華研究組博士研究生孫奕韜在研究員汪衛華、白海洋及中國人民大學(xué)物理系教授李茂枝的指導下，使用機器學(xué)習的方法，對二元合金的玻璃形成能力進(jìn)行了系統分析，建立了合金成分與性能之間的關(guān)聯(lián)，并對可能的新材料進(jìn)行了預測。研究過(guò)程中使用了支持向量機（Support Vector Machine）這種方法（圖1），通過(guò)構建多維空間，并在這個(gè)多維空間內對數據進(jìn)行分割，從而建立輸入參量與輸出參量之間的關(guān)聯(lián)。

    圖1. 支持向量機方法的基本過(guò)程，包括四個(gè)主要部分：數據庫的建立，模型的訓練，模型的評估，以及最優(yōu)模型的預測。

該研究方法可通過(guò)不斷選擇新的參數對模型進(jìn)行重復訓練，探討了合金的不同性質(zhì)對其玻璃形成能力的影響（圖2）。研究發(fā)現，參量Tliq（表征合金過(guò)冷能力的參量）與合金的玻璃形成能力有最為顯著(zhù)的關(guān)聯(lián)，而且使用參量Tliq與Tfic（表征合金熱穩定性）作為輸入參數，可以得到具有最佳預測效率的模型。

圖2. 不同的輸入參數得到的模型的預測結果。

通過(guò)對最佳模型的分析，發(fā)現已知的具有良好玻璃形成能力的二元合金，其分布與模型的預測值具有很好的一致性（圖3）。

圖3. 最優(yōu)模型的預測結果。已發(fā)現的優(yōu)秀材料與模型預測（紅色區域）有很好的一致性。

使用這個(gè)模型，可以對未知的合金成分進(jìn)行預測，這樣由深度數據分析指導設計的實(shí)驗，可以極大地縮短非晶合金材料的研發(fā)周期（圖4）。

圖4. 最優(yōu)模型預測得到最佳玻璃形成能力的合金體系的成分云圖。

該工作作為使用新的工具對經(jīng)典問(wèn)題進(jìn)行分析的一種嘗試，得到了初步成果。這表明，機器學(xué)習的方法在非晶材料設計與研發(fā)領(lǐng)域具有重要的應用前景。采用更全面、完善的數據庫，運用更深入的人工智能算法，機器學(xué)習方法能夠為非晶等領(lǐng)域科研人員提供更精準的信息，進(jìn)一步加速材料的研發(fā)過(guò)程。

這項研究結果發(fā)表在J. Phys. Chem. Lett. 8， 3434（2017）上。該項研究工作得到國家自然科學(xué)基金項目（51571209，51461165101）、科技部“973”項目（2015CB856800）和中科院前沿科學(xué)關(guān)鍵研究項目（QYZDY-SSW-JSC017）的支持。

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