2020年12月18日
在从能源生产到航空航天等多个行业，超硬材料备受追捧。然而，迄今为止，寻找合适的新材料主要是基于钻石等经典材料的反复试验。欧洲杯足球竞彩
研究人员已经开发出一种机器学习模型，能够准确预测新材料的硬度，使科学家能够更容易地找到适合于各种应用的化合物。图像信用：休士顿大学。欧洲杯足球竞彩
美国科学院的科学家们休斯顿大学（嗯）和曼哈顿学院开发了一种机器学习模型，能够精确确定新材料的硬度，从而使研究人员能够更容易地发现适用于各种应用的化合物。该研究已在欧洲杯足球竞彩先进材料欧洲杯足球竞彩杂志
超硬材料或维氏硬度值欧洲杯足球竞彩超过40吉帕的材料并不常见，这意味着需要超过40吉帕的压力才能在材料表面留下压痕。
这使得识别新材料具有挑战性欧洲杯足球竞彩.这就是为什么像人造钻石这欧洲杯足球竞彩样的材料仍然被使用的原因，尽管它们具有挑战性并且制造成本很高.
Jakoah Brgoch，休士顿大学化学研究所副所长、副教授
其中一个困难的因素是，材料的硬度可能会根据施加的压力大小而有所不同，称为负载依赖性。这使得材料的实验测试变得复杂，目前几乎不可能使用计算建模。
该团队所描述的模型通过完全基于材料的化学成分估算与载荷相关的维氏硬度来应对这一挑战。
该团队已经确定了10多种新的和潜在的稳定硼碳化物相；目前正在进行研究，以设计和生产材料，以便在实验室进行测试。欧洲杯足球竞彩
根据报告的模型精度，前景似乎不错。该小组报告准确率为97%。
该研究的第一作者、UH的博士生张紫燕（Ziyan Zhang）表示，为训练该算法而开发的数据库依赖于560种不同化合物的相关数据，每种化合物都提供了大量数据点。为了找到开发代表性数据集所需的数据，研究人员必须阅读数百篇已发表的学术论文论文
所有好的机器学习项目都从一个好的数据集开始.真正的成功主要是开发了这个数据集.
Jakoah Brgoch，休士顿大学化学研究所副所长、副教授
Brgoch也是德州大学德克萨斯超导中心的主要研究员。除了Brgoch和Zhang之外，该项目的其他科学家还有Aria Mansouri Tehrani和Blake Day，他们都是来自曼哈顿学院的Anton O.Oliynyk。
Brgoch说，按照惯例，科学家们利用机器学习来估计硬度的单个变量。然而，这并不能解释属性的复杂性，例如负载依赖性，根据Brgoch的说法，这一点还不清楚。这使得机器学习成为一种理想的工具，尽管之前有一些缺点。
根据布尔戈奇的说法，”机器学习系统不需要理解物理学.它只是分析训练数据，并根据统计数据做出新的预测.”
然而，机器学习确实有它自己的缺点。
使用机器学习的想法并不是说，‘这是下一个最伟大的材料,’但这有助于指导我们的实验研究。它告诉你应该去哪里看.
Jakoah Brgoch，休士顿大学化学研究所副所长、副教授
期刊参考：
张志强。，等（2020）通过集成学习寻找下一种超硬材料。先进材料。欧洲杯足球竞彩doi.org/10.1002/adma.202005112.
资料来源：https://www.uh.edu/