如果將兩種或三種金屬結(jié)合在一起，就會得到一種通?？雌饋硐窠饘僖粯拥暮辖?，其原子排列成剛性。
但是在特殊的條件下，我們也許可以得到一些全新的東西：一種稱為金屬玻璃的未來派合金。
其原子排列的方式與玻璃的原子排列非常相似。但它的玻璃狀性質(zhì)使其比現(xiàn)在最好的鋼材更堅固更輕，而且更耐腐蝕和耐磨。
雖然金屬玻璃作為保護(hù)涂層和鋼材的替代品似乎非常合適，但在過去的50年中，組合成分可以有百萬種，但是僅有幾千種組合成分被評估過，并且只有少數(shù)幾種投入使用。
現(xiàn)在由能源部SLAC國家加速器實驗室，國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）和西北大學(xué)的科學(xué)家領(lǐng)導(dǎo)的一個小組報告了發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)金屬玻璃的捷徑，并且與過去不同的是現(xiàn)在只需很少的時間和成本。
Science Advances上報道：一個研究小組發(fā)現(xiàn)和改進(jìn)了金屬玻璃的捷徑，他們利用SLAC斯坦福同步輻射光源（SSRL）的一個系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用機器學(xué)習(xí)，能快速制作和篩選數(shù)百個樣本材料。
利用這個新系統(tǒng)，使得團(tuán)隊很快發(fā)現(xiàn)了3種新的金屬玻璃成分混合物，并且比以前要快200倍。
西北教授克里斯沃爾弗頓是使用計算和人工智能預(yù)測新材料的早期先驅(qū)，他表示：“從發(fā)現(xiàn)新材料到商業(yè)應(yīng)用通常需要十年或兩年的時間，不過使用AI來預(yù)測新材料，這是努力縮短時間的一大進(jìn)步，你可以從材料列表中選擇最適合你的材料列表，并利用人工智能將潛在材料的巨大領(lǐng)域迅速縮小為幾個優(yōu)秀的材料。”
他的最終目標(biāo)是，讓科學(xué)家能夠掃描數(shù)百種樣本材料，從機器學(xué)習(xí)模型中獲得幾乎即時的反饋。
在過去的半個世紀(jì)里，科學(xué)家們已經(jīng)研究了大約6000種組成金屬玻璃的成分。SSRL的工作人員科學(xué)家補充說：“我們能夠在一年內(nèi)制作和篩選20000種組合。”
會員中心
