近日,記者從杭州電子科技大學(xué)獲悉,該校機(jī)械工程學(xué)院董源教授研究團(tuán)隊將人工智能、深度學(xué)習(xí)、對抗生成技術(shù)與新材料的研發(fā)相結(jié)合,研究出針對石墨烯/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)、實驗室制備、工程化制造和實際應(yīng)用等階段,這一過程至少需要20-30年,造成材料科研耗時耗力。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)周期過長、代價過高的一種新嘗試。
董源研究團(tuán)隊采用大規(guī)模高通量計算收集了大量的結(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),并且高度依賴原子的空間排布,在高性能存儲、光電器件中具有重要應(yīng)用潛力。”董源說。
在進(jìn)一步研究中,董源團(tuán)隊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)用戶需求主動設(shè)計材料。
“我們采用了近年來備受關(guān)注的對抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)來實現(xiàn)這一目的。”董源說。通過將深度卷積網(wǎng)絡(luò)中的“隱藏神經(jīng)層”與對抗生成網(wǎng)絡(luò)中的“判別器”嵌合在一起,他們所設(shè)計的“條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)”可以做到根據(jù)用戶對帶隙的需求,自動生成新的石墨烯/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)隊還通過對隱藏神經(jīng)層進(jìn)行數(shù)據(jù)降維,觀測到條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)跟蹤材料結(jié)構(gòu)與物性之間耦合關(guān)系的過程,對人工智能在材料科學(xué)應(yīng)用中的可解釋性進(jìn)行了部分闡述。
“人工智能加速新材料研發(fā)這一領(lǐng)域的進(jìn)展是激動人心的,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)專家精誠合作、緊密團(tuán)結(jié)來推動它的發(fā)展。”董源表示。(記者 李爭粉)
轉(zhuǎn)自:中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)導(dǎo)報
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