科學家們發(fā)現(xiàn)了一種新化合物,可在光子設(shè)備和受生物啟發(fā)的計算機中使用?;蛘?,更確切地說,他們開發(fā)了找到它的AI算法,并準備再次這樣做。
在關(guān)于人工智能可以比我們做的更好的事情(有時會有些令人毛骨悚然的故事)的最新一章中,一個由多個機構(gòu)組成的團隊發(fā)布了一種用于材料探索和優(yōu)化的閉環(huán)自主系統(tǒng)(CAMEO)。
與所有此類系統(tǒng)一樣,它旨在節(jié)省時間和提高準確性(在本例中為實驗室),但與其他系統(tǒng)不同,它不需要培訓或監(jiān)督,合著者美國國家標準技術(shù)研究院的Aaron Gilad Kusne認為。研究團隊在《自然通訊》上發(fā)表的論文。
他說:“許多類型的AI需要接受培訓或監(jiān)督。”“我們沒有要求它學習物理定律,而是將它們編碼為AI。您不需要人工來訓練AI。”
在材料科學中,研究人員經(jīng)常尋找可以用于非常特殊的應(yīng)用的新材料,這通常涉及大量耗時的實驗和理論探索。
CAMEO使用預測和不確定性來確定下一個要嘗試的實驗,而跳過那些會提供冗余信息的位。
它旨在包含關(guān)鍵原理,過去的模擬和實驗室實驗,設(shè)備的工作方式以及物理概念的知識。例如,研究人員利用相圖知識將其武裝起來,相圖描述了材料中原子的排列如何隨化學成分和溫度而變化。
“我們實驗的關(guān)鍵是我們能夠在組合庫中釋放CAMEO,在該庫中我們制作了各種成分各異的材料,”美國馬里蘭大學的Ichiro Takeuchi說。
在該實驗中,CAMEO獲得了177種潛在材料進行研究,涵蓋了廣泛的成分配方。它執(zhí)行了19個實驗周期,耗時10個小時,而使用全套材料的科學家估計需要90個小時。
結(jié)果是發(fā)現(xiàn)了GST467材料-正式的“ Ge” _4?Sb?_6?Te?_(7)。研究人員認為,這種材料最適合相變應(yīng)用。
他們說,與類似的機器學習方法不同,CAMEO通過關(guān)注結(jié)晶材料的成分-結(jié)構(gòu)-性質(zhì)關(guān)系來發(fā)現(xiàn)它。通過這種方式,它通過跟蹤材料功能的結(jié)構(gòu)起源來導航發(fā)現(xiàn)過程。
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