Atılım aracı teorik malzemelerin özelliklerini tahmin eder.

Anonim

Chapel Hill ve Duke Üniversitesi'ndeki North Carolina Üniversitesi'ndeki bilim adamları, yeni metallerin, seramiklerin ve diğer kristalin materyallerin özelliklerini tahmin etmek ve mevcut malzemeler için yeni kullanımlar bulmak için makine öğrenimini kullanmaya yönelik ilk genel amaçlı metodu oluşturdular. yeni ve daha iyi materyaller yaratma deneme-yanılma sürecinde boşa harcanan sayısız saatler kurtarabilir.

UNC Eshelman Eczacılık Okulu'nda Ph.D. ve Olexandr Isayev tarafından yönetilen araştırmacılar, Ph.D., yeni standart oluşturmak için Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün İnorganik Kristal Yapı Veri Tabanı'ndan yaklaşık 60.000 benzersiz malzeme hakkında bilgi kullandılar. Özellikler Etiketli Malzemeler Fragments diyorlar.

Mevcut kristal yapıları analiz etmek ve modellemek için makine öğrenimini kullanarak PLMF yöntemi, bilim adamları ve mühendisler tarafından önerilen yeni malzemelerin özelliklerini tahmin edebilir. Araç, NIST veritabanında deneysel olarak test edilmemiş materyallerin özellikleri için eksik değerleri bile doldurabiliyordu.

Tropsha, "Teknoloji, genellikle yeni materyallerin keşfinden kaynaklanmaktadır, ancak bu materyalleri keşfetme süreci her zaman oldukça gelişmiştir." Dedi. "Yeni bir araç, ilaç bilimleri için uyuşturucu tasarımı yapmak için kullandığımız veri ve bilgi odaklı yaklaşımı uygular. Yeni malzemeler yaratmak, hayal kırıklığıyla sonuçlanan inanılmaz bir zaman ve çaba gerektirdiğinden, PLMF aracımız, materyal bilimcilerin test etmesine olanak tanır. Yeni bir fikir bile sentezlemek için parmağını kaldırırlar. "

Tropsha, KH Lee'nin En İyi Yardımcı Profesörü ve Moleküler Modelleme Laboratuvarı direktörüdür. Isayev bir araştırma görevlisi profesörüdür. Çalışmaları Nature Communications'da yayınlandı ve PLMF aracı, //aflow.org/aflow-ml adresinde kullanıcı dostu bir web uygulaması olarak herkese açıktır.

PLMF yöntemi, seramiklerin, metallerin ve metal alaşımlarının en küçük inorganik maddelerini içeren kristallerin yapısından "parmak izleri" yaratarak çalışır. Parmak izlerini makine öğrenimi ile birleştirmek, neredeyse her türlü inorganik kristalin malzemenin sekiz kritik elektronik ve termomekanik özelliğini doğru olarak tahmin edebilen evrensel modellerin oluşturulmasına izin verdi. Isayev, özellikleri arasında iletkenlik, sertlik ve sıkıştırılabilirlik, ısı transferi ve sıcaklık değişimlerine verilen yanıtı içermekte ve ekip, daha fazla veri toplarken daha fazla mülk kullanmayı planlıyor.

Isayev, "Birçok pratik projede insanlar belirli bir mülk için istedikleri değer aralığını biliyorlar." Dedi. "Bu materyaller hakkında bildiklerimizi kullanabiliriz ve doğru mülk için potansiyel malzemeleri hızlı bir şekilde taramak için makine öğrenimini daha iyi anlayabiliriz. Araştırmacılar aday materyalleri hızlı bir şekilde daraltabilir ve çok sayıda karmaşık ve karmaşık hesaplamaları önleyebilir. Bu, para, zaman ve hesaplama kaynaklarından tasarruf sağlar."

Makine öğrenimi için ilk pratik uygulamada, ekip, düşük maliyetli güneş pilleri için yeni bir elektrot malzemesi tasarlamak üzere UNC Kimya Bölümü'nde Doçent Doktor Jim Cahoon ile çalıştı. Şu anda kullanılan nikel oksit, çok etkili değildir, toksik değildir ve hücre içinde organik çözücülerin çalışmasını gerektirir.

Bilim adamları, neredeyse 50.000 bilinen inorganik bileşiği tarar ve en çok umut veren materyal olarak kurşun titanat tespit etmiş ve daha sonraki testler bunu doğrulamıştır. Kurşun titanat kullanan cihazlar, sulu çözelti içinde en iyi performansı sergilerken, çözücüden su bazlı bir çözüme geçişi mümkün kılarak, daha çevre dostu olmakla birlikte maliyetleri düşürmeye yardımcı olabilir.

İsayev, "Kurşun titanat, çoğu malzeme bilimcisinin ilk tercihi olmayacaktı, çünkü yapısı, nikel oksitlere çok benzemez." Dedi. "Demir, kobalt veya bakırdan türetilen malzemelerin, nikel ile kimyasal olarak daha benzer oldukları için dikkate alınması daha muhtemeldir. PLMF ve makine öğrenimi, deneme yanılmayan arama saatlerini kaydeden basit ve yeni bir çözüm buldu."

menu
menu