傳統(tǒng)的材料開發(fā)方式往往依賴于試錯法或者經(jīng)驗。但是隨著材料成分、微觀結(jié)構(gòu)等復(fù)雜性的增加，傳統(tǒng)的方法不再適用。如何利用盡可能少的實驗來有效的提升新材料的性能，是材料研究人員所面臨的巨大挑戰(zhàn)。
利用自適應(yīng)設(shè)計循環(huán)提升材料開發(fā)速度
機器學(xué)習(xí)技術(shù)被認為可以從大量材料科學(xué)的數(shù)據(jù)中通過算法搜索隱藏于其中的重要信息，甚至是物理規(guī)律，進而實現(xiàn)材料性能的快速優(yōu)化。西安交大材料學(xué)院科研人員提出了一個基于主動學(xué)習(xí)技術(shù)的材料設(shè)計方法，并應(yīng)用于加速設(shè)計開發(fā)新型壓電材料。這一設(shè)計思路是一個由數(shù)據(jù)采集、統(tǒng)計模型、實驗設(shè)計、結(jié)果反饋組成的循環(huán)回路；通過對回路的多次循環(huán)，實現(xiàn)對材料目標(biāo)性能的快速優(yōu)化。
區(qū)別于以往以預(yù)測結(jié)果為導(dǎo)向的實驗設(shè)計，上述循環(huán)最大的不同之處在于利用預(yù)測結(jié)果的不確定性（uncertainty）進行實驗設(shè)計，僅僅通過三組實驗就成功開發(fā)了一種具有高電致應(yīng)變的無鉛壓電材料。同時，研究人員還比較了不同的實驗設(shè)計策略，發(fā)現(xiàn)平衡考慮預(yù)測值與不確定性的策略在材料開發(fā)中更加高效。該思路可以被廣泛應(yīng)用于新材料的快速研發(fā)。
該研究成果近日以“Accelerated Discovery of Large Electrostrains in BaTiO3-Based Piezoelectrics Using Active Learning”為題，在線發(fā)表于國際期刊Advanced Materials（影響因子：19.791）上，西安交大為第一作者單位和第一通訊作者單位。該工作是材料學(xué)院孫軍教授、丁向東教授團隊博士生袁睿豪、薛德禎副教授等與美國洛斯阿拉莫斯國家實驗室的Turab Lookman教授合作完成。該研究得到了國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃等項目的共同資助。
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