新材料学院在运用大数据和人工智能加快发现新
来源:阿阿阿阿网 发表于2019-07-09 12:44:32 编辑:孙亚芳
摘要: 近年来,人工智能机器学习在资料科学研讨中得到了广泛的使用。经过构建的资料数据库等大数据体系进行机器学习模型练习,许多还没有试验和理论数据

  近年来,人工智能机器学习在资料科学研讨中得到了广泛的使用。经过构建的资料数据库等大数据体系进行机器学习模型练习,许多还没有试验和理论数据的化合物性质能够被猜测出来,这将大大加快新资料发现及相关研讨。机器学习在资料科学中的使用之一是树立结构与功能之间的联系,它企图在资料指纹(包含组成元素的特征、原子结构信息以及这些特征的任何组合)和咱们感兴趣的方针特点之间树立猜测联系。曩昔的作业中,机器学习方案的猜测才能在资料的带隙、弹性模量、相稳定性、离子电导率、导热系数、熔融温度、玻璃化改变开始温度等性质有着很好的体现。

  北京大学深圳研讨生院新资料学院潘锋团队近年承当了国家资料基因组工程研制固态电池及要害资料的项目,构建有60多万独立晶体结构的大数据体系()而且测验使用人工智能机器学习的办法来加快新式资料的发现。在以往的研讨中,机器学习方案的成功是根据数据库中数据的一起趋势,经过这样的一起趋势练习,开发的模型能够使用于猜测大多数化合物的结构与功能的联系。这对一般的化合物是有用的、精确的,因为在资料数据库的大多数情况下,一般化合物具有规矩的结构单元。但是,破例总是存在的(即便有95%的猜测精度,总还有5%的破例)。潘锋团队经过对很多数据不断改进机器学习不只能够完结高精度猜测资料的结构和功能相关性(适当于发现资料的“遗传”性质),一起初次原创性着眼于这些不在猜测规模的“破例”,而且经过剖析这些“破例”(适当于发现资料的“变异或骤变”性质),即剖析远离整体趋势的反常效果,从中取得新的洞见,发现了新式的结构基元(具有正3价的银离子基团),这对根底物理化学有了一些新的知道,并在科学上拓荒了新的范畴。该效果“”以论文方式,应邀在闻名学术期刊Science Bulletin(64 (2019) 612–616)上以封面文章宣布。

  期刊封面

  在该作业中,团队经过自主树立了一个包含HSE核算数据的资料结构数据库,并根据此经过机器学习的办法对资料结构的带隙进行学习,并展现了机器学习是怎么被用来作为一种东西来选择这些不寻常的事例,以及怎么用传统的剖析办法来研讨这些不寻常的事例,然后拓展已有的科学知识。在该作业中,团队只使用了相对较小的数据集进行练习,而且ML模型的整体功能与已有的作业适当,模型R2约为0.89。经过调查带隙猜测模型的效果,团队从数据库约4000种化合物中确认了34种不同寻常的“破例”化合物,在详细的剖析之后,其间许多化合物具有不寻常的结构或其它反常,如特别的配位环境或氧化态,带隙相对于本家其它化合物的忽然添加,或是本家不同化合物之间的不同相结构。

  机器学习猜测带隙的效果

  在这些具有较大猜测差错的化合物中,团队发现了具有Ag3+和O22-特别结构的AgO2F。随后,经过与KAgO2(“正常”结构)的电子结构比照,他们发现AgO2F中不寻常的氧化态(O22-)使得O与Ag之间轨迹杂化很小,带隙邻近的能级主要由O原子的2p轨迹奉献,带隙远小于其它含有Ag3+的化合物。这一实例证明了能够经过查看机器学习模型中的反常,从大型数据库中快速发现反常结构。

  

  ? ? ? ?AgO2F(“反常”结构)与KAgO2(“正常”结构)的电子结构比较。AgO2F因为具有不寻常的氧化态(O22-)然后具有反常的体现

  该作业由新资料学院潘锋和伯克利汪林望教授辅导,2019级研讨生揭鉴澍与团队协作完结。本作业得到国家资料基因工程要点研制方案和广东省要点试验室的资金支撑。

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