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ガラス状合金を

 形成する合金を予測する機械学習モデルが改良された[1]。現状ではほんのわずかなガラス状合金しか知られておらず、ガラスを形成しない合金についてのネガティブデータやデータセットも不足していたため、正確さを欠いていた。それでももう出る頃かと、モデルはCo-V-Zr合金がつくる、これまでは探索されていなかった化学種を明らかにしていた。ついで研究者らは、ハイスループット法で数千の新しい合金を予測しそれらのモデルを増強した。第二世代モデルでは、ガラス合金を予測する正確さも向上し、二つの新しい合金、すなわちCo-Ti-ZrならびにCo-Fe-Zr合金を同定した。この方法は実験で探索するおよそ100倍の速さで探索可能である。さらに機械学習は速いだけではなくて、理論予測、実験に基づいたデータ、加えて過去のガラス状合金の発見から得られた経験則などの情報も提供してくれる。さらにこの反復の機械学習法で、他のタイプの材料の予測へも、どのように適用するかも見据えられている。材料探索が、機械学習に置き換えられるでしょうか。

[1] Chemical & Engineering News, 2018 April 16, p. 8.

DOI: 10.1126/sciadv.aaq1566

18.5.7

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