日前，美國科研人員在英國《自然通訊》發(fā)表題為《從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)來設(shè)計功能材料沒有反演對稱性》的論文，闡述了一種依托更少的數(shù)據(jù)篩選并設(shè)計材料的方法。該論文第一作者是新墨西哥州洛斯阿拉莫斯國家實驗室的普拉桑納·巴拉干德蘭（Prasanna Balachandran），接著是西北大學(xué)的研究生約書亞·楊（Joshua Young），洛斯阿拉莫斯實驗室的資深研究員圖拉伯·魯克曼（Turab Lookman）等也參與了論文撰寫。

    論文主題受美國國家自然科學(xué)基金和洛斯阿拉莫斯實驗室指導(dǎo)研發(fā)計劃的資助。西北大學(xué)麥考米克工程學(xué)院材料科學(xué)與工程領(lǐng)域的助理教授詹姆斯·蘭丁內(nèi)利（James M. Rondinelli）的團隊專注于一類二維復(fù)合氧化物的研究。這些材料展現(xiàn)出了很多使得某些技術(shù)實現(xiàn)的特性，如鐵電性和壓電性，并可以與在現(xiàn)在電子設(shè)備中發(fā)現(xiàn)的傳統(tǒng)半導(dǎo)體材料接合。但很少有層狀材料在某些幾何形狀中具有這些性質(zhì)（這些性質(zhì)對開發(fā)電子、通信和能源問題至關(guān)重要），這意味著采用傳統(tǒng)方法制訂新材料設(shè)計指南的數(shù)據(jù)非常少。

    蘭丁內(nèi)利表示：“在這個材料族中，數(shù)據(jù)量是很小的。目前來看，大約只有10~15種材料被認(rèn)為擁有人們迫切想要的性能……這里并沒有很多數(shù)據(jù)可以拿來使用。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)通常應(yīng)用在解決大數(shù)據(jù)問題上，對領(lǐng)域知識的需求較少。”

    研發(fā)一種新型功能材料本來就很難，從相對小范圍的已知材料族中搜索非常特定的性質(zhì)就更加困難。為此，來自西北大學(xué)工程學(xué)院和洛斯阿拉莫斯實驗室的團隊成立了一個工作室，他們開發(fā)了一套創(chuàng)新的工作流程，結(jié)合機器自主學(xué)習(xí)和密度函數(shù)理論計算，為具有有用電子性能的新材料創(chuàng)建設(shè)計指南，例如材料的鐵電性和壓電性等。蘭丁內(nèi)利說，“當(dāng)研究人員尋找新的材料時，一般來說他們都從有大量數(shù)據(jù)的相似的材料中尋找。無論如何，新材料的研發(fā)都是一件不容易的事情，但是我們知道如何從大量的數(shù)據(jù)資料中提煉有價值的信息。”蘭丁內(nèi)利表示。“當(dāng)你缺乏很多信息時，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)變成了一件非常艱難的事”。“雖然數(shù)據(jù)量小是這個問題的本質(zhì)，”巴拉干德蘭補充道，“但是我們的方法還是奏效的，因為我們可以將我們對材料的理解（領(lǐng)域知識）和數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，指導(dǎo)機器進行學(xué)習(xí)”。

    因此，該團隊開始建立已知材料的數(shù)據(jù)庫，并且開始應(yīng)用機器自主學(xué)習(xí)的方法（計算機科學(xué)的一個子領(lǐng)域），從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并建立算法，并運用算法做出更準(zhǔn)確的預(yù)測。“結(jié)合機器學(xué)習(xí)的方法，我們可以將人們想研發(fā)新材料的化學(xué)成分識別出來，作為候選組分”。經(jīng)過了對超過3000種潛在的材料的核查，這種數(shù)據(jù)科學(xué)方法找到了超過200種有前途的候選材料。隨后，該團隊還應(yīng)用了幾種嚴(yán)密的量子力學(xué)計算方法，評估了潛在材料的原子結(jié)構(gòu)并檢驗了其穩(wěn)定性。這項工作將潛在候選材料的范圍縮小到了19種，并建議立刻采用這19種材料進行試驗合成。

    通常在開發(fā)新材料時，具有潛在可能性的材料數(shù)量太多，以至于不能探索和發(fā)展每一種材料，因為篩選潛在材料的過程非常昂貴，科學(xué)家們必須有選擇的進行重點科研投資。“我們的工作有潛力幫助節(jié)約大量的時間和資源，”巴拉干德蘭說，“通過機器的判斷后，只有那些最有潛力成為我們需要的新材料才會被建議做科研上的投資，而不是所有有可能性的材料”。

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