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 人工智能技术推进新材料研发进程

人工智能技术的发展加快了多种材料的成分设计，其中超硬材料和高熵合金的发展成为其中亮点。

Fraunhofer IWS 开发下一代更高效飞机发动机金属涂层

2020年9月，俄罗斯斯科尔科沃科学技术学院使用人工智能计算方法成功预测出几种由钨、钼、硼三种主元素组成的新型超硬材料。长期以来，科学家对二元材料进行了深入的研究，性能的进一步提升进入瓶颈期，为了设计新型材料，现在越来越频繁地加入第三种主元素，以期通过增加材料系统复杂性的方式来提升材料性能。研究人员开发出一种名为USPEX的进化算法（人工智能算法中的一种），成功预测了钨-钼-硼材料体系中的超硬三元化合物结构，与二元化合物相比显示出更好的硬度与断裂韧性，其中一些材料属于高熵合金。这项研究为寻找新型超硬硼化物材料奠定了基础。

     高熵合金一般由相等或相似比例的四种或更多元素组成，理论上可以组合出无限种合金组合，并且具有出色的机械、热、物理和化学性能，目前已开发出多种耐腐蚀、耐高温、耐低温、高强度合金。但是新型高熵合金的设计往往基于反复试验，需要花费大量时间和高额成本。2020年11月，韩国浦项科技大学开发了一种使用人工智能进行高熵合金相位预测的技术。研究团队开发的人工智能技术在模型优化、数据生成和参数分析等三个方面进行了深度学习，可提高高熵合金相位的可预测性和可解释性。研究结果有望大大减少现有新材料开发过程所需的时间和成本，未来可用于开发新的高熵合金。