西北大學(xué)的研究人員已經(jīng)開發(fā)出一種新的計算方法，以加快具有金屬-絕緣體轉(zhuǎn)變(MIT)表現(xiàn)的材料的設(shè)計，這是一種稀有的電子材料，已顯示出潛力，可以在未來設(shè)計和交付更快的微電子和量子信息系統(tǒng)(基礎(chǔ)技術(shù))物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和大型數(shù)據(jù)中心的背后，它們?yōu)槿祟惞ぷ骱团c他人互動提供了動力。

這項新策略是詹姆斯·朗迪內(nèi)利(James Rondinelli)教授和陳偉(Wei Chen)教授之間的合作，它結(jié)合了統(tǒng)計推斷，優(yōu)化理論和計算材料物理學(xué)的技術(shù)。該方法將多目標(biāo)貝葉斯優(yōu)化與潛變量高斯過程相結(jié)合，以優(yōu)化稱為復(fù)雜腔隙尖晶石的MIT材料系列中的理想特征。

當(dāng)研究人員搜索新材料時，他們通常會尋找類似材料的現(xiàn)有數(shù)據(jù)已經(jīng)??存在的地方。在現(xiàn)有作品中，借助高通量數(shù)據(jù)生成與機器學(xué)習(xí)等方法相輔相成的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，加快了許多類材料屬性的設(shè)計。

但是，這種方法不適用于MIT材料，按其在導(dǎo)電狀態(tài)和絕緣狀態(tài)之間可逆切換的能力分類。大多數(shù)MIT模型是用來描述單一材料的，因此生成模型常常具有挑戰(zhàn)性。同時，由于缺乏可用的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)方法顯示出有限的預(yù)測能力，這使得設(shè)計新的MIT材料變得困難。

麥考密克工程學(xué)院材料科學(xué)與工程學(xué)教授和材料與制造專業(yè)的Morris E. Fine教授Rondinelli表示：“研究人員了解如何從大型材料數(shù)據(jù)集中提取信息，以及何時可以使用合適的特征。”研究的通訊作者。“但是當(dāng)您沒有大型數(shù)據(jù)集或必要的功能時，您會怎么做?我們的工作通過建立謂詞和探索性模型來破壞這種現(xiàn)狀，而無需大型數(shù)據(jù)集或從小型數(shù)據(jù)集開始的功能。”

11月6日，在《應(yīng)用物理評論》(Applied Physics Review)上發(fā)表了一篇描述這項工作的論文，標(biāo)題為“無特征的自適應(yīng)優(yōu)化加速了功能性電子材料設(shè)計” 。

研究團隊的方法稱為高級優(yōu)化引擎(AOE)，通過使用潛在變量高斯過程建模方法來繞過傳統(tǒng)的基于機器學(xué)習(xí)的發(fā)現(xiàn)模型，該方法僅需要材料的化學(xué)成分來識別其最佳性質(zhì)。這使基于貝葉斯優(yōu)化的AOE可以有效地搜索具有最佳帶隙(電阻率/電導(dǎo)率)可調(diào)性和熱穩(wěn)定性(可合成性)的材料-有用材料的兩個主要特征。