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        我國(guó)科研團(tuán)隊(duì)運(yùn)用AI設(shè)計(jì)出石墨烯/氮化硼復(fù)合二維材料


        來(lái)源:科技日?qǐng)?bào)

        [導(dǎo)讀]  3月15日,杭州電子科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院董源教授研究團(tuán)隊(duì)將人工智能、深度學(xué)習(xí)、對(duì)抗生成技術(shù)與新材料的研發(fā)相結(jié)合,研究出針對(duì)石墨烯/氮化硼復(fù)合二維材料的人工智能系統(tǒng)。

        中國(guó)粉體網(wǎng)訊  3月15日,杭州電子科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院董源教授研究團(tuán)隊(duì)將人工智能、深度學(xué)習(xí)、對(duì)抗生成技術(shù)與新材料的研發(fā)相結(jié)合,研究出針對(duì)石墨烯/氮化硼復(fù)合二維材料的人工智能系統(tǒng)。


        傳統(tǒng)的材料學(xué)硏究中,新材料需要經(jīng)歷理論發(fā)現(xiàn)、實(shí)驗(yàn)室制備、工程化制造和實(shí)際應(yīng)用等階段,這一過(guò)程至少需要20至30年,造成材料科研“耗時(shí)耗力”。將人工智能應(yīng)用到新材料研發(fā)中,是解決目前材料研發(fā)周期過(guò)長(zhǎng)、代價(jià)過(guò)高的一種新嘗試。


        董源研究團(tuán)隊(duì)采用大規(guī)模高通量計(jì)算收集了大量的結(jié)構(gòu)-帶隙之間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù),作為人工智能的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集。他們構(gòu)建了數(shù)套深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以學(xué)習(xí)已有的結(jié)構(gòu)-帶隙數(shù)據(jù),精確預(yù)測(cè)不在數(shù)據(jù)集之中的任意新型結(jié)構(gòu)的帶隙,精確度可高達(dá)95%。


        “這一類(lèi)材料的帶隙可以在導(dǎo)體與寬禁帶半導(dǎo)體之間廣泛可調(diào),并且高度依賴(lài)原子的空間排布,在高性能存儲(chǔ)、光電器件中具有重要應(yīng)用潛力!倍粗赋。


        在進(jìn)一步研究中,董源團(tuán)隊(duì)希望人工智能能夠承擔(dān)起一位材料科學(xué)家的角色,也就是可以根據(jù)用戶(hù)需求主動(dòng)設(shè)計(jì)材料。


        “我們采用了近年來(lái)備受關(guān)注的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目的!倍凑f(shuō)。通過(guò)將深度卷積網(wǎng)絡(luò)中的“隱藏神經(jīng)層”與對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)中的“判別器”嵌合在一起,他們所設(shè)計(jì)的“條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”可以做到根據(jù)用戶(hù)對(duì)帶隙的需求,自動(dòng)生成新的石墨烯/氮化硼材料結(jié)構(gòu),且準(zhǔn)確度依然可以達(dá)到90%左右。


        董源團(tuán)隊(duì)還通過(guò)對(duì)隱藏神經(jīng)層進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,觀測(cè)到條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)跟蹤材料結(jié)構(gòu)與物性之間耦合關(guān)系的過(guò)程,對(duì)人工智能在材料科學(xué)應(yīng)用中的可解釋性做出了部分闡述。


        日前,浙江省發(fā)布了《浙江省新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》,明確提出力爭(zhēng)到2025年,初步建成全球有重要影響力的新材料產(chǎn)業(yè)高地。


        “人工智能加速新材料研發(fā)這一領(lǐng)域的進(jìn)展是激動(dòng)人心的,迫切需要材料領(lǐng)域、信息科學(xué)領(lǐng)域的科學(xué)家以及材料產(chǎn)業(yè)專(zhuān)家精誠(chéng)合作、緊密團(tuán)結(jié)來(lái)推動(dòng)它的發(fā)展!倍幢硎。


        (中國(guó)粉體網(wǎng)編輯整理/山川)


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