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中国科学院金属研究所研究人员应Science期刊邀请,发表利用机器学习进行材料筛选研究的述评文章

2022-10-18 11:32:58 厦门天研仪器有限公司 阅读 130

根据应用环境需求,定制合金材料的成分及工艺,突破“试错法”高成本、低效率的材料设计瓶颈,是材料科学家的终极梦想。近20年来,合金成分由单主元传统合金发展到多主元高熵合金,极大拓展了合金的成分空间。


如何从近乎无限的成分空间中高效筛选出具有特定性能的合金成分,是材料研究者所面临的巨大挑战。近年来,机器学习在材料的成分筛选和性能优化中的应用发展迅速。中国科学院金属研究所胡青苗研究员和杨锐研究员应Science期刊邀请,发表了题为《对更好合金的无尽寻索》的述评文章,对利用机器学习进行材料筛选的研究现状进行了评论和展望。该述评文章于10月6日在线发表(Vol. 378, Issue 6615, pp. 26-27. )。 


机器学习方法一般利用人工神经网络,对现有成分-性能数据进行训练,快速获得成分–性能关系,进而筛选出具有目标性能的成分。机器学习的效率和精度依赖于用于训练的成分–性能数据集。


相对于近乎无限的成分空间,已有的成分–性能数据往往相当稀少。因此,对机器学习算法进行适当优化和策略设计尤为重要。目前,机器学习方法在因瓦高熵合金、铁电材料、压电材料等的成分筛选中都有了较为成功的应用范例。


特别是德国马普学会钢铁研究所Dierk Raabe课题组在最近一期Science上发表的研究工作,结合机器学习、第一性原理及热力学计算和实验验证,高效地从百万种可能成分组合中筛选出17种Fe-Co-Cr-Ni及Fe-Co-Cr-Ni-Cu因瓦高熵合金。


述评文章指出,机器学习方法目前大多应用于功能材料的筛选。原因是这类材料的目标性能主要决定于材料成分,对显微组织并不敏感。然而,结构材料的力学性能如强度、韧塑性等不仅受成分影响,且具有高度的显微组织敏感性,而显微组织又决定于合金成分及制备工艺,这使得结构材料力学性能的影响因素错综复杂。


另一方面,实际应用中,往往同时对结构材料的多种性能有一定要求。这些因素大大增加了机器学习在结构材料设计中应用的难度。 文章最后总结,随着机器学习算法的发展、实验数据的积累以及对成分–工艺–组织–性能关系机理理解的深化,有望实现面向指定性能需求的定制化材料成分及工艺优化设计。