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馬普所Dierk Raabe團(tuán)隊(duì)最新《Science》！

2022-10-09 14:24:59 作者：材料基來(lái)源：材料基分享至：

大數(shù)據(jù)促進(jìn)了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，但也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)。在諸多領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)的獲得異常困難，譬如材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域，由于實(shí)驗(yàn)成本高，數(shù)據(jù)集通常小而離散。如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)基于這些小數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)新材料，不僅是人工智能領(lǐng)域面對(duì)的新問題，也是材料設(shè)計(jì)領(lǐng)域發(fā)展的新方向。高熵合金是近年來(lái)提出的合金設(shè)計(jì)新思路。與傳統(tǒng)合金相比，這種合金含有多個(gè)主族元素，比如最開始被廣泛研究的FeNiCrCoMn高熵合金含有五個(gè)等比例的過渡族元素。經(jīng)過近20年的研究，高熵合金被報(bào)道具有實(shí)現(xiàn)多種多樣優(yōu)良性能結(jié)合的潛力，例如軟磁性能和力學(xué)性能、熱膨脹性能和抗腐蝕性能等。因此，針對(duì)某些特定的服役環(huán)境，高熵合金具有極大的應(yīng)用前景。然而，高熵合金的設(shè)計(jì)難點(diǎn)在于其成分區(qū)間非常大。如果我們考慮元素周期表中最常用的元素去設(shè)計(jì)一個(gè)五元高熵合金，將會(huì)產(chǎn)生 1050 種可能的合金成分。因此，傳統(tǒng)的合金設(shè)計(jì)方法已經(jīng)無(wú)法加速高熵合金的發(fā)展。

針對(duì)這個(gè)問題，近日德國(guó)馬普所鋼鐵研究所的研究人員與多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)合作，提出了一種新的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高熵合金設(shè)計(jì)方法，極大地提高了高熵合金的設(shè)計(jì)效率，并成功地設(shè)計(jì)了多種新型高熵因瓦合金。馬普鋼鐵研究所饒梓元博士為第一作者，韋業(yè)博士和Dierk Raabe教授為共同通訊作者。共同合作單位和合作人包括英國(guó)劍橋大學(xué)童博彥博士，瑞典皇家理工學(xué)院Stafan Bauer教授，德國(guó)達(dá)姆斯塔特工業(yè)大學(xué)張洪彬教授、謝瑞文博士，中國(guó)東南大學(xué)陳耀教授和中南大學(xué)李志明教授等。

論文鏈接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.abo4940

圖 1. 基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的高熵合金設(shè)計(jì)框架。此框架集成了機(jī)器學(xué)習(xí)模型、第一性原理計(jì)算、熱力學(xué)模擬和實(shí)驗(yàn)。首先，該框架生成新的合金成分，由兩個(gè)主要步驟組成：i) 用于成分生成的自動(dòng)編碼器。ii) 用于成分選擇的隨機(jī)抽樣。其次，該框架進(jìn)一步對(duì)成分進(jìn)行處理，包括兩個(gè)由多層感知器和梯度提升決策樹組成的集成模型。在最后一步，通過基于排名的策略選擇最有希望的合金組合。排名前三的合金成分通過實(shí)驗(yàn)測(cè)量并反饋到數(shù)據(jù)庫(kù)。重復(fù)迭代，直到發(fā)現(xiàn)性能達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)的因瓦合金。

該文章的核心主動(dòng)學(xué)習(xí)框架包括三個(gè)主要步驟：目標(biāo)成分組合生成、成分性能的預(yù)測(cè)和實(shí)驗(yàn)反饋（圖 1）。首先，該研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一種基于生成模型的高熵合金設(shè)計(jì) (HEA-GAD) 方法。HEA-GAD 采用生成模型、數(shù)學(xué)建模和采樣來(lái)對(duì)潛在的因瓦合金進(jìn)行大規(guī)模搜索。生成模型學(xué)習(xí)了高維數(shù)據(jù)的有效表示，它不僅提供了直觀的數(shù)據(jù)視覺表示，而且還將高維設(shè)計(jì)空間中的搜索轉(zhuǎn)換為低維，極大的增加了搜索效率。隨后，HEA-GAD 利用高斯混合模型和馬爾可夫鏈蒙特卡羅采樣對(duì)潛在表示生成的因瓦成分進(jìn)行大規(guī)模搜索。其次，研究團(tuán)隊(duì)使用兩階段集成回歸模型 (TERM) 來(lái)進(jìn)一步研究 HEA-GAD 生成的合金成分的熱膨脹性能。第一階段涉及基于組合的回歸模型，旨在快速和大規(guī)模的成分組合推理。然后，篩選來(lái)自 HEA-GAD 模型的熱膨脹系數(shù)可能較低的前約 1,000 個(gè)結(jié)果并進(jìn)入第二階段模型，其中第一性原理和熱力學(xué)計(jì)算作為輸入的一部分。最后，通過物理性能測(cè)量系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)確定前 3 種選定候選材料的熱膨脹系數(shù)值。然后，這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果為下一次主動(dòng)學(xué)習(xí)迭代增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖 2. 主動(dòng)學(xué)習(xí)循環(huán)中 6 次迭代后的結(jié)果分析。 (A) 和 (B) 合金發(fā)現(xiàn)過程在理想和現(xiàn)實(shí)世界中的對(duì)比。 (C) 和 (D) Cr 和 Cu 元素在數(shù)據(jù)集中的分布直方圖。Cr 直方圖具有各種濃度（從 0 到 20%）。相比之下，絕大多數(shù)（超過 95%）的組合物的銅濃度為零。作為組成變化的最低已知熱膨脹系數(shù)繪制為實(shí)線，而虛線表示未知數(shù)。灰色箭頭說明了 HEA-GAD-TERM 的發(fā)現(xiàn)路徑。 (E) FeNiCoCr 和 FeNiCoCrCu高熵合金的預(yù)測(cè)和實(shí)驗(yàn)熱膨脹系數(shù)。 (F) 主動(dòng)學(xué)習(xí)的誤差變化圖。誤差的減小來(lái)自于自然的學(xué)習(xí)過程。 (G) 和 (I) A2 合金的 EBSD 相分布和晶界分布圖。 (H) 和 (J) A3 合金的 EBSD 相分布和晶界分布圖。 (K) 和 (L) A2 合金中晶格常數(shù)隨溫度的變化。

論文闡述了在兩種情況下合金的發(fā)現(xiàn)過程（圖 2A-B）。在理想情況下，成分-熱膨脹系數(shù)曲線是簡(jiǎn)單且凸的，這意味著這種特定關(guān)系很容易學(xué)習(xí)并且“永遠(yuǎn)不會(huì)忘記”。即使存在一個(gè)小數(shù)據(jù)集，也可以很容易地找到全局最大值，而不管它們的初始起點(diǎn)如何：路徑 1 和路徑 2 都可以通向因瓦點(diǎn)。然而，在現(xiàn)實(shí)中，由于復(fù)雜的潛在成分-屬性關(guān)系，最低的熱膨脹系數(shù)的曲線是高度非線性的，并且成分分布在很大程度上仍然未知。文章提供了當(dāng)前數(shù)據(jù)集中 Cr 和 Cu 的濃度直方圖（圖 2C-D）和觀察到的最低 TEC 曲線來(lái)說明兩個(gè) HEA 中的發(fā)現(xiàn)路徑。文章展示了 FeNiCoCr 和 FeNiCoCrCu高熵合金的測(cè)量和預(yù)測(cè)的熱膨脹系數(shù)值（圖 2E）和平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）（實(shí)驗(yàn)和預(yù)測(cè)之間）與實(shí)驗(yàn)迭代（圖 2F）。為了揭示這些特性背后的物理起源，文章展示了 A2 和 A3 合金的實(shí)驗(yàn)和第一性原理分析（圖 2G-L）?？梢钥吹?A2 和 A3 合金分別具有單相 bcc 和 fcc 結(jié)構(gòu)（圖 2G-J）。相干勢(shì)近似 (CPA) 模擬中的部分無(wú)序局部矩模型表明，與 fcc A3 合金相比，bcc A2 合金在 950 K 附近具有較高的居里溫度，晶格參數(shù) a 呈現(xiàn)出略微上升的趨勢(shì)。第一性原理計(jì)算表明，如果 A2 合金可以穩(wěn)定在其 fcc 相狀態(tài)，也可以實(shí)現(xiàn)因瓦效應(yīng)（圖 2K-L，紅色點(diǎn)劃線）。

總結(jié)與展望：

了解成分-性能關(guān)系背后的基本物理特性是合金設(shè)計(jì)的關(guān)鍵任務(wù)，對(duì)于成分復(fù)雜的材料而言，這項(xiàng)任務(wù)尤其具有挑戰(zhàn)性。原則上，具有有趣特征的高熵合金可以隱藏在幾乎無(wú)限且未經(jīng)探索的成分空間中，這種情況使合金設(shè)計(jì)面臨最艱難的考驗(yàn)。因此，來(lái)自馬普所的科學(xué)家們聯(lián)合多個(gè)研究團(tuán)隊(duì)共同開發(fā)了具有普適性的主動(dòng)學(xué)習(xí)框架，通過結(jié)合生成模型、回歸集成、物理驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)和實(shí)驗(yàn)，展示了該框架在高熵因瓦合金的組合設(shè)計(jì)方向的應(yīng)用，并基于非常少的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了其在設(shè)計(jì)高熵合金方面的能力。整個(gè)工作流程只需要幾個(gè)月的時(shí)間，而傳統(tǒng)的合金設(shè)計(jì)方法可能需要數(shù)年和更多的實(shí)驗(yàn)。該研究團(tuán)隊(duì)成員期望未來(lái)此方法可以在高熵合金設(shè)計(jì)中同時(shí)優(yōu)化多個(gè)性能，并能夠應(yīng)用到其它結(jié)構(gòu)和功能材料的設(shè)計(jì)和優(yōu)化中。

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