德克薩斯A&M工程研究團(tuán)隊(duì)正在利用機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和專家領(lǐng)域知識(shí)的力量自主發(fā)現(xiàn)新材料。

該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)并展示了一個(gè)自主高效的框架，能夠最佳地探索材料設(shè)計(jì)空間(材料設(shè)計(jì)空間是具體世界的抽象。它是所研究的所有可能材料的空間，具有基本材料特征)。

自治系統(tǒng) - 或人工智能(AI)代理 - 被定義為能夠構(gòu)建感興趣問(wèn)題的內(nèi)部表示或模型的任何系統(tǒng)，然后使用該模型做出決策并采取獨(dú)立于人的行動(dòng)。受累。

這一跨學(xué)科工作的作者是材料科學(xué)與工程系的Anjana Talapatra博士和Raymundo Arroyave博士，Shahin Boluki博士，錢曉寧博士和電氣與計(jì)算機(jī)工程系的Edward Dougherty博士。

他們的自主框架能夠自適應(yīng)地選擇最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，以找到適合任何給定標(biāo)準(zhǔn)的最佳材料。他們的研究由美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)和空軍科學(xué)研究辦公室資助，通過(guò)確保尋找合適材料的最大效率，減少?gòu)膶?shí)驗(yàn)室到市場(chǎng)的時(shí)間和成本。

基礎(chǔ)數(shù)學(xué)理論有許多應(yīng)用，包括影響生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域。例如，通過(guò)他們的貝葉斯學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)框架，可以模擬疾病以揭示關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素，以開(kāi)發(fā)針對(duì)特定患者的有效治療并降低人體臨床試驗(yàn)的成本。

“先進(jìn)材料對(duì)經(jīng)濟(jì)安全和人類福祉至關(guān)重要，應(yīng)用于旨在應(yīng)對(duì)清潔能源，國(guó)家安全和人類福祉挑戰(zhàn)的行業(yè)，但在初步發(fā)現(xiàn)后將材料運(yùn)送到市場(chǎng)可能需要20年或更長(zhǎng)時(shí)間“。 - 材料基因組計(jì)劃

該團(tuán)隊(duì)希望對(duì)該框架進(jìn)行詳盡的測(cè)試，因此他們?cè)陂]環(huán)計(jì)算平臺(tái)上進(jìn)行了演示，使用量子力學(xué)來(lái)預(yù)測(cè)MAX相的特性，這些材料是高溫應(yīng)用的有前景的材料，包括用于新型抗氧化涂層的新型抗氧化涂層。噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)渦輪葉片。德克薩斯A&M集團(tuán)也正在應(yīng)用該框架來(lái)發(fā)現(xiàn)高溫形狀記憶合金，例如，該合金可用于制造具有變形翼的航空航天飛行器。

自主創(chuàng)新

之前已經(jīng)對(duì)有效的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)技術(shù)進(jìn)行了重要的研究。然而，這個(gè)團(tuán)隊(duì)是第一個(gè)使用基于貝葉斯技術(shù)的人(意味著他們總結(jié)了所有關(guān)于材料/材料類的知識(shí)并利用這些知識(shí)來(lái)尋找最佳材料)并以自主方式使用它，不斷搜索僅用于下一次運(yùn)行的最佳計(jì)算/實(shí)驗(yàn)，但也用于表示采集數(shù)據(jù)的最佳模型。

“加速探索材料空間以確定具有最佳性能的配置是一項(xiàng)持續(xù)的挑戰(zhàn)，”在Arroyave計(jì)算材料實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任計(jì)算科學(xué)家的Talapatra說(shuō)。“目前的范例主要圍繞通過(guò)高通量實(shí)驗(yàn)和/或計(jì)算進(jìn)行這種探索的想法。這些方法沒(méi)有考慮可用資源的限制。我們通過(guò)將材料發(fā)現(xiàn)框架化為最佳實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。”

本研究中提出的方法靈活，適應(yīng)不同的研究情況。值得注意的是，Talapatra和Boluki的算法可以處理非常少的初始數(shù)據(jù)，使其成為新材料研究的理想選擇。

與之前在該領(lǐng)域的工作相比，該算法代表了更智能的一步。其他算法迫使人們開(kāi)始使用預(yù)定義的模型，這會(huì)在實(shí)驗(yàn)中引入約束并且可能使結(jié)果偏斜。“我們的算法可以在任何給定時(shí)間根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)自動(dòng)和自主地確定哪個(gè)模型是n個(gè)模型中的最佳模型，”Talapatra說(shuō)。自主計(jì)算機(jī)程序減少了步驟數(shù)量并限制了有限資源的使用。由于它可以從最初的兩個(gè)實(shí)驗(yàn)開(kāi)始作為初始數(shù)據(jù)點(diǎn)，因此該算法非常適合優(yōu)化初始實(shí)驗(yàn)和辨別最佳前進(jìn)路徑。

它可以被實(shí)驗(yàn)者用作一步工具來(lái)簡(jiǎn)單地決定下一個(gè)要探索的材料，或者作為純粹的計(jì)算工具來(lái)替換昂貴的計(jì)算模型并降低計(jì)算成本。它還可以用于組合的實(shí)驗(yàn)和計(jì)算設(shè)置。至少，該框架提供了一種非常有效的構(gòu)建初始數(shù)據(jù)集的方法，因?yàn)樗梢杂糜谥笇?dǎo)實(shí)驗(yàn)或計(jì)算，重點(diǎn)是在材料設(shè)計(jì)空間的那些部分收集數(shù)據(jù)，這將導(dǎo)致最有效的途徑實(shí)現(xiàn)最佳材料。

“通常情況下，材料研究是以非常特殊的方式進(jìn)行的，而且意外情況往往是規(guī)則，而不是例外，”塔拉帕特拉說(shuō)。“問(wèn)題是你經(jīng)常不知道材料為什么或不起作用的基本物理。我們的模型不夠精確。當(dāng)你開(kāi)始材料發(fā)現(xiàn)之旅時(shí)，你會(huì)從最基本的物理知識(shí)開(kāi)始，比如電子數(shù)量和元素連接在一起時(shí)會(huì)發(fā)生什么。你必須找到特征和屬性之間的相似性。“

“我們?cè)?人工智能)模型中盡可能多地包括了科學(xué)，”博羅基說(shuō)，他將在明年秋天為自己的論文辯護(hù)。Boluki和Talapatra在項(xiàng)目中擔(dān)任實(shí)施者，并在python中編碼。

關(guān)于該算法的論文已經(jīng)過(guò)同行評(píng)審，在幾次會(huì)議上發(fā)表，并得到了材料科學(xué)與工程界的良好反饋。Texas A&M的工程師和科學(xué)家們已經(jīng)在使用該計(jì)劃。

從細(xì)胞病理學(xué)到材料科學(xué)：數(shù)學(xué)基礎(chǔ)

2011年，Qian和Dougherty開(kāi)始合作加強(qiáng)生物醫(yī)學(xué)研究中的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。他們利用數(shù)學(xué)模型來(lái)觀察細(xì)胞何時(shí)進(jìn)入腫瘤階段。

同年，聯(lián)邦政策制定者宣布了材料基因組計(jì)劃，該計(jì)劃旨在通過(guò)結(jié)合使用計(jì)算和實(shí)驗(yàn)工具以及數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)加速新先進(jìn)材料的發(fā)現(xiàn)。在過(guò)去的八年中，全國(guó)范圍內(nèi)投入了大量時(shí)間，金錢和資源。

Qian和Dougherty在2013年將注意力轉(zhuǎn)向材料科學(xué)問(wèn)題。兩年前，團(tuán)隊(duì)開(kāi)始致力于優(yōu)化設(shè)計(jì)問(wèn)題，最初與Drs合作。來(lái)自洛斯阿拉莫斯國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的Turab Lookman和Prasanna Balachandran。目前的范例通常圍繞通過(guò)實(shí)驗(yàn)或計(jì)算探索材料空間的想法，他們的方法表明有更有效的方法來(lái)發(fā)現(xiàn)材料。

“當(dāng)其他人專注于生成和分析大量數(shù)據(jù)時(shí)，我們意識(shí)到最好的方法是專注于實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) - 如何通過(guò)選擇材料來(lái)探索可能材料的廣闊領(lǐng)域并增加成功的機(jī)會(huì)有目標(biāo)，目標(biāo)財(cái)產(chǎn)或回應(yīng)的想法，“塔拉帕特拉說(shuō)。