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淄博馨泽新材料:钾冰晶石在人工智能中有什么作用

编辑:淄博馨泽新材料科技有限公司时间:2019-07-24

在人工智能的帮助下,瑞士巴塞尔大学的化学家们计算出了由四种化学元素组成的约200万种晶体的特征结构。研究人员可以鉴别出90种晶体是一种新材料,其热力学稳定性以前是未知的。

钾冰晶石是一种玻璃质、透明、有光泽、软质矿物,具有立方晶体结构。它最初是在埃尔帕索县(科罗拉多州)发现的,然后在落基山脉、弗吉尼亚和亚平宁山脉(意大利)发现的。在实验数据库中,钾冰晶石是最常见的季度晶体之一(晶体由四种化学元素组成)。根据其组成,它可以是金属导体、半导体或绝缘体,并在辐照下发光。

钾冰晶石的这些特性使其有可能用于闪烁体(在某些方面已得到证实)和其他应用。钾冰晶石的化学性质是复杂的,这意味着用量子力学来预测钾冰晶石结构中四种元素的理论可行组合几乎是不可能的。

瑞士巴塞尔大学化学系Anatole von Lilienfeld博士生Felix Faber用现代人工智能成功解决了这种材料的设计问题。首先,他利用量子力学预测了数以千计的钾冰晶石晶体的任意化学成分。然后,他将这些结果构建成一个统计机器学习模型(ML模型)。改进算法的预测结果与标准量子力学方法的预测结果一样准确。

ML模型的优点是计算速度比量子力学快几个数量级。ML模型可以预测200万种钾冰晶石晶体在一天内的形成能,这是一个化学稳定性指标。这些晶体理论上由周期表的主要族元素组成。相比之下,如果用量子力学来处理相同的工作量,使用超级计算机将需要2000多万小时。

通过模型计算的特征分析方法,对这种材料有了新的认识。基于量子力学预测方法,研究人员可以探测到形成能的基本趋势,识别出90种热动力学稳定的未知晶体。

基于这些潜在的特征,钾冰晶石已被纳入材料工程材料数据库,在材料基因组工程中发挥着重要作用。该项目由美国政府于2011年发起,旨在通过计算支持加速发现和合成有趣的新材料。

一些新发现的钾冰晶石晶体具有独特的电学性质和不同的化学成分。研究主管von lilienfeld说:“人工智能、大数据、量子力学和超级计算的结合加深了我们对材料的理解,使我们不再仅仅依靠人类的直觉来发现新材料。”