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SLAC的博士后學(xué)者Fang Ren在Stanford同步輻射光源上開(kāi)發(fā)了一種算法來(lái)分析材料數據。圖片來(lái)源：Dawn Harmer/SLAC國家加速器實(shí)驗室

      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則的幾何圖形。

      但現實(shí)偶爾會(huì )出現不一樣的情況，在適當的條件下，你會(huì )得到一種全新的東西：一種未來(lái)的合金，叫做金屬玻璃，它是無(wú)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)使得它比當今最好的鋼更輕更堅固，而且它更能經(jīng)受腐蝕和磨損。

      金屬玻璃在作為一種保護涂層和鋼鐵替代品顯示了出許許多多的希望，但在過(guò)去的50年中，數以百萬(wàn)計的可能成分的組合中只有幾千種被評估測試，只有少數成分的金屬玻璃投入了使用。

      現在，由美國能源部（DoE）的SLAC國家加速器實(shí)驗室、美國國家標準與技術(shù)研究所（NIST）和西北大學(xué)的科學(xué)家領(lǐng)導的一個(gè)小組，報告了一種發(fā)現和改進(jìn)金屬玻璃的捷徑，并且擴展到了其它材料，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，這個(gè)系統結合了機器學(xué)習——人工智能（AI），其中計算機算法從大量數據中收集數據——通過(guò)實(shí)驗，一次可以快速制作和篩選數以百計的樣本材料。這使得他們發(fā)現了三種新的成分，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)現到商業(yè)用途通常需要10到20年，”該論文的合著(zhù)者西北大學(xué)的教授Chris Wolverton說(shuō)。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(kāi)始，使用人工智能，很快把數量巨大的潛在材料縮小到幾個(gè)好的候選材料上。

      他說(shuō)，我們最終的目標是達到一個(gè)科學(xué)家可以?huà)呙钄狄园儆嫎颖镜某潭龋瑥臋C器學(xué)習模型中立即得到反饋，并有另一組樣本準備在第二天甚至是在一小時(shí)內進(jìn)行測試。

       在過(guò)去的半個(gè)世紀里，科學(xué)家們研究了大約6000種構成金屬玻璃的組合，該論文的共同作者Apurva Mehta是SSRL的一名科學(xué)家。他說(shuō)，我們能夠在一年內制作和篩選20000個(gè)組分。

       其他團隊使用機器學(xué)習來(lái)預測不同種類(lèi)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)驗快速驗證我們的預測，然后反復地把結果循環(huán)到下一輪的機器學(xué)習和實(shí)驗中，Mehta說(shuō)。

       他補充說(shuō)，有足夠的空間讓這一過(guò)程變得更快，并最終使其自動(dòng)化，讓人們完全擺脫了機械的循環(huán)，因此科學(xué)家可以專(zhuān)注于需要人類(lèi)直覺(jué)和創(chuàng )造力的方面。這不僅對同步加速器用戶(hù)產(chǎn)生影響，而且對整個(gè)材料科學(xué)和化學(xué)界產(chǎn)生影響。

       根據研究小組的說(shuō)法，這種方法在各種實(shí)驗中都是有用的，特別是對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(méi)有理論來(lái)指導它們的研究。通過(guò)機器學(xué)習，這些算法自己得出結論，可以引導研究出意想不到的結果。

       “一個(gè)更令人興奮的方面是，我們可以如此迅速地做出預測，使實(shí)驗快速地進(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)驗法則的材料是否會(huì )形成金屬玻璃。”論文合著(zhù)者NIST的材料研究工程師Jason Hattrick-Simpers說(shuō)。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)數據平臺，其中已鎖定在發(fā)表論文、電子表格和實(shí)驗室筆記本中的數據，數據以一致的格式存儲。這讓使用專(zhuān)門(mén)為材料設計的人工智能來(lái)分析這些數據。

      CITRIN公司的創(chuàng )始人兼首席執行官Greg Mulholland說(shuō)：“我們想獲取材料和化學(xué)數據，并有效地利用它們來(lái)設計新材料和優(yōu)化制造。”這是人工智能的力量：隨著(zhù)科學(xué)家產(chǎn)生更多的數據，人工智能與它們一起學(xué)習，使科學(xué)家能夠更快更有效地識別高性能材料。

       最近，對新材料的思考、制作和評估都非常緩慢。金屬玻璃紙的作者計算出，即使你可以每天檢查五種可能的金屬玻璃類(lèi)型，都要花費超過(guò)一千年的時(shí)間才能把每一種可能的金屬組合檢查完。當他們發(fā)現一種金屬玻璃時(shí)，研究人員常常努力克服那些能阻礙這些材料的問(wèn)題。有些成分有毒，有些則非常昂貴。

       在過(guò)去的數十年里，SSRL和其他地方的科學(xué)家已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了自動(dòng)化實(shí)驗的方法，以便他們可以在更短的時(shí)間內創(chuàng )造和研究更多的新材料。今天，一些SSRL用戶(hù)幾乎可以得到他們數據的初步分。

       “利用這些自動(dòng)化系統，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(shuō)，他開(kāi)發(fā)了算法來(lái)分析數據，并將它們整合到系統中。

       基于第一輪學(xué)習的算法，科學(xué)家用兩種不同的方法制作了兩套樣品合金，讓他們測試制造方法是如何影響合金變成玻璃的。

      用SSRL的 X射線(xiàn)束掃描兩組合金，將所得數據反饋到數據庫中以產(chǎn)生新的機器學(xué)習結果。然后，這些新的樣品，經(jīng)歷了另一輪的掃描和機器學(xué)習。

      通過(guò)實(shí)驗的第三和最后一輪，Mehta說(shuō)，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(lái)制造金屬玻璃。

PS：在企業(yè)中，只有平均不到一半的結構化數據為決策所用，而被加以分析或利用的非結構化數據不到1%。超過(guò)70%的人員能夠獲得他們不該被授權的數據，分析研究工作80%的時(shí)間都花在了發(fā)現和準備數據上。數據泄露普遍存在，流氓數據集在孤島中增殖，公司掌握的數據分析技術(shù)往往跟不上發(fā)展需求，如果您有相關(guān)數據平臺建設的意向，請在留言或者公眾號對話(huà)里留下您的聯(lián)系方式，我們將結合您所在機構實(shí)際情況，探討如何高效地解決這些實(shí)際難題。

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