人机协作探索新的化学合成物质:硼酸钡钠

来自休斯顿大学的研究者设计了一种新型机器学习算法,可在一台个人计算机上运行,并高效预测超过 10 万种合成物的性质,以搜索用于 LED 照明的最优荧光粉。他们合成并测试了其中一种通过计算预测得到的合成物:硼酸钡钠(sodium-barium-borate),并确定它能提供 95% 的效率和优越的热稳定性。

该项目从 Pearson 的晶体结构数据库(Crystal Structure Database)中列出 118287 种可能的无机荧光粉化合物开始;该算法将这一数字削减到 2000 多。过了 30 秒后,它又生成了一份只有 20 几种可能材料的清单。

Brgoch 表示如果没有机器学习,这个过程要花费数周。

他的实验室研究机器学习和预测、合成,所以在算法推荐硼酸钡钠之后,研究员们做出了这种合成物。实验证明它非常稳定,量子产率或者效率达到 95%,但 Bugoch 说它产生的光不够蓝,不能满足商用。

这并没有令他们沮丧,他说:「现在我们能使用机器学习工具发现一种发冷光的材料,可发射出有用的波长。我们的目标不仅是使 LED 灯更高效,还要改进其颜色质量,且降低成本。」

关于这一点,研究人员称,他们证明了机器学习能极大地加速发现新材料的过程。这项研究是他们使用机器学习和计算发现变革性新材料的努力之一。

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