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SLAC的博士后學者Fang Ren在Stanford同步輻射光源上開發了一種算法來分析材料數據。圖片來源：Dawn Harmer/SLAC國家加速器實驗室

      將兩種或三種金屬混合在一起，通常會得到金屬的合金，金屬合金的原子排列成規則的幾何圖形。

      但現實偶爾會出現不一樣的情況，在適當的條件下，你會得到一種全新的東西：一種未來的合金，叫做金屬玻璃，它是無定形的，每一個方向都有原子排列，就像玻璃里的原子。它的玻璃性質使得它比當今最好的鋼更輕更堅固，而且它更能經受腐蝕和磨損。

      金屬玻璃在作為一種保護涂層和鋼鐵替代品顯示了出許許多多的希望，但在過去的50年中，數以百萬計的可能成分的組合中只有幾千種被評估測試，只有少數成分的金屬玻璃投入了使用。

      現在，由美國能源部（DoE）的SLAC國家加速器實驗室、美國國家標準與技術研究所（NIST）和西北大學的科學家領導的一個小組，報告了一種發現和改進金屬玻璃的捷徑，并且擴展到了其它材料，這只占時間和成本的一小部分。

       該研究小組利用SLAC斯坦福同步輻射光源（SSRL）系統，這個系統結合了機器學習——人工智能（AI），其中計算機算法從大量數據中收集數據——通過實驗，一次可以快速制作和篩選數以百計的樣本材料。這使得他們發現了三種新的成分，形成了金屬玻璃，這比以前做的快200倍。

      “使用一種新材料，從發現到商業用途通常需要10到20年，”該論文的合著者西北大學的教授Chris Wolverton說。這是試圖壓低時間的一個重要步驟。你可以從一個你想要的材料列表開始，使用人工智能，很快把數量巨大的潛在材料縮小到幾個好的候選材料上。

      他說，我們最終的目標是達到一個科學家可以掃描數以百計樣本的程度，從機器學習模型中立即得到反饋，并有另一組樣本準備在第二天甚至是在一小時內進行測試。

       在過去的半個世紀里，科學家們研究了大約6000種構成金屬玻璃的組合，該論文的共同作者Apurva Mehta是SSRL的一名科學家。他說，我們能夠在一年內制作和篩選20000個組分。

       其他團隊使用機器學習來預測不同種類的金屬玻璃在什么條件下可以得到。我們所做的唯一的事情是用實驗快速驗證我們的預測，然后反復地把結果循環到下一輪的機器學習和實驗中，Mehta說。

       他補充說，有足夠的空間讓這一過程變得更快，并最終使其自動化，讓人們完全擺脫了機械的循環，因此科學家可以專注于需要人類直覺和創造力的方面。這不僅對同步加速器用戶產生影響，而且對整個材料科學和化學界產生影響。

       根據研究小組的說法，這種方法在各種實驗中都是有用的，特別是對金屬玻璃和催化劑等材料的性能進行探索，這些材料的性能受制造方法的影響很大，而科學家們沒有理論來指導它們的研究。通過機器學習，這些算法自己得出結論，可以引導研究出意想不到的結果。

       “一個更令人興奮的方面是，我們可以如此迅速地做出預測，使實驗快速地進行，這樣我們就有能力去研究那些不遵循我們正常的經驗法則的材料是否會形成金屬玻璃。”論文合著者NIST的材料研究工程師Jason Hattrick-Simpers說。人工智能將改變材料科學的前景，這是第一步。

       這是與DOE資助的試點項目第一個科學成果，其中SLAC正在與一個叫Citrine Informatics的硅谷AI公司合作，以改變新材料被發現的方式，并為所有科學家提供可用的工具。

       CITRIN是由斯坦福大學和西北大學的前研究生創辦的一個材料科學數據平臺，其中已鎖定在發表論文、電子表格和實驗室筆記本中的數據，數據以一致的格式存儲。這讓使用專門為材料設計的人工智能來分析這些數據。

      CITRIN公司的創始人兼首席執行官Greg Mulholland說：“我們想獲取材料和化學數據，并有效地利用它們來設計新材料和優化制造。”這是人工智能的力量：隨著科學家產生更多的數據，人工智能與它們一起學習，使科學家能夠更快更有效地識別高性能材料。

       最近，對新材料的思考、制作和評估都非常緩慢。金屬玻璃紙的作者計算出，即使你可以每天檢查五種可能的金屬玻璃類型，都要花費超過一千年的時間才能把每一種可能的金屬組合檢查完。當他們發現一種金屬玻璃時，研究人員常常努力克服那些能阻礙這些材料的問題。有些成分有毒，有些則非常昂貴。

       在過去的數十年里，SSRL和其他地方的科學家已經開發出了自動化實驗的方法，以便他們可以在更短的時間內創造和研究更多的新材料。今天，一些SSRL用戶幾乎可以得到他們數據的初步分。

       “利用這些自動化系統，我們可以每天分析2000多個樣本，”該論文的主要作者博士后學者Fang Ren說，他開發了算法來分析數據，并將它們整合到系統中。

       基于第一輪學習的算法，科學家用兩種不同的方法制作了兩套樣品合金，讓他們測試制造方法是如何影響合金變成玻璃的。

      用SSRL的 X射線束掃描兩組合金，將所得數據反饋到數據庫中以產生新的機器學習結果。然后，這些新的樣品，經歷了另一輪的掃描和機器學習。

      通過實驗的第三和最后一輪，Mehta說，該小組尋找金屬玻璃的成功率從300個或400個樣品中的一個增加到兩個或三個。他們所鑒定的金屬玻璃樣品代表了三種不同成分的組合，其中兩種成分以前從未被用來制造金屬玻璃。

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