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聚焦：使用 AI 发现引擎进行材料探索
NIST 研究员 Gilad Kusne 与马里兰大学研究人员合作，利用机器学习根据材料的成分和温度研究不同材料。他们是怎么做到的？他们使用了一种名为……的 AI 算法
来源:美国国家标准与技术研究院__材料信息图片来源：Haotong Liang/马里兰大学
NIST 研究员 Gilad Kusne 与马里兰大学研究人员合作，利用机器学习根据材料的成分和温度研究不同材料。
他们是怎么做到的？他们使用一种名为自主材料搜索引擎（AMASE）的 AI 算法向晶圆发射 X 射线，然后从晶圆反弹（如图所示）。
该晶圆由锡和铋元素组成，包含数十万种这些元素的不同比例。科学家称之为组合库。
算法每次分析晶圆中一个点，就是在研究不同材料。这个过程就像从图书馆挑一本书，晶圆上每个点代表一本不同的书。
由于研究人员还分析温度等因素，现在有几乎无限数量的材料或书籍可供研究。
AMASE 可以研究这些不同材料，因为它能够外推或超出可用数据集进行预测，据 Gilad 称，这是大多数 AI 系统并非天生擅长的。
理解各种材料在不同条件下如何行为可以带来广泛应用，如自动化制造和量子材料。
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