Искусственный интеллект ускоряет обнаружение металлического стекла.



Группа ученых Национальной лаборатории ускорителей SLAC Министерства энергетики США, Национального института стандартов и технологий (NIST) и Северо-западного университета воспользовалась системой в SLAC's Stanford Synchrotron Radiation Lightsource (SSRL), которая сочетает машинное обучение с экспериментами, которые быстро производят сотни образцов материалов. Это позволило команде открыть три новые смеси ингредиентов, которые образуют металлическое стекло в 200 раз быстрее, чем это можно было сделать старыми способами.



Объемные металлические стекла обладают множеством достоинств. Кристаллические решетки обычных металлов и сплавов всегда содержат те или иные структурные дефекты, которые снижают их механические качества. В металлических стеклах таких дефектов просто не может быть, поэтому по своей прочности они в два раза превосходят титан или стальные сплавы и способны выдерживать значительные деформации без разрушения. Некоторые металлические стекла, к тому же, сопротивляются коррозии даже лучше нержавеющей стали.



Специалисты полагают, что эти материалы в самом ближайшем будущем найдут применение в военной и космической промышленности. А в перспективе, когда удастся снизить себестоимость и разработать промышленную технологию производства, на их основе будут созданы общедоступные конструкционные материалы для самых разных сфер, обладающие уникальными свойствами.



Это только первые шаги того, как нейронные сети изменят основу науки о материалах.



https://phys.org/news/2018-04-artificial-intelligence-discovery-metallic-glass.html