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我國科研團隊運用AI設計出石墨烯/氮化硼復合二維材料

信息來源:本站 | 發(fā)布日期: 2021-05-13 08:21:57 | 瀏覽量:942354

摘要:

本報訊 (記者 李爭粉) 近日,記者從 杭州電子科技大學獲悉,該校 機械工程學院董源教授研究團隊將人工智能、深度學習、對抗生成技術與新材料的研發(fā)相結合,研究出針對 石墨烯/ 氮化硼復合 二維材料的人工智能系統(tǒng)。傳統(tǒng)的材料學硏究中,新材料需要經(jīng)歷理論發(fā)現(xiàn)、實驗室…

本報訊 (記者 李爭粉) 近日,記者從 杭州電子科技大學獲悉,該校 機械工程學院董源教授研究團隊將人工智能、深度學習、對抗生成技術與新材料的研發(fā)相結合,研究出針對 石墨烯/ 氮化硼復合 二維材料的人工智能系統(tǒng)。

傳統(tǒng)的材料學硏究中,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。

董源研究團隊采用大規(guī)模高通量計算收集了大量的結構—帶隙之間的關聯(lián)數(shù)據(jù),作為人工智能的學習數(shù)據(jù)集。他們構建了數(shù)套深度 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,可以學習已有的結構—帶隙數(shù)據(jù),精確預測不在數(shù)據(jù)集之中的任意新型結構的帶隙,精確度可高達95%。

“這一類材料的帶隙可以在 導體與寬禁帶半導體之間廣泛可調,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用潛力?!倍凑f。

在進一步研究中,董源團隊希望人工智能能夠承擔起一位 材料科學家的角色,也就是可以根據(jù)用戶需求主動設計材料。

“我們采用了近年來備受關注的對抗生成網(wǎng)絡( GAN)來實現(xiàn)這一目的?!倍凑f。通過將深度 卷積網(wǎng)絡中的“隱藏神經(jīng)層”與對抗生成網(wǎng)絡中的“判別器”嵌合在一起,他們所設計的“條件 生成對抗網(wǎng)絡”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 材料結構,且準確度依然可以達到90%左右。

董源團隊還通過對隱藏神經(jīng)層進行數(shù)據(jù)降維,觀測到條件生成對抗網(wǎng)絡跟蹤材料結構與物性之間 耦合關系的過程,對人工智能在材料科學應用中的可解釋性進行了部分闡述。

“人工智能加速新材料研發(fā)這一領域的進展是激動人心的,迫切需要材料領域、 信息科學領域的科學家以及材料產(chǎn)業(yè)專家精誠合作、緊密團結來推動它的發(fā)展?!倍幢硎?。

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