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以机器学习取代反复试验,成功解码新电子材料基因组

上网日期: 2016年03月10日 ?? 作者: R. Colin Johnson ?? 我来评论 字号:放大 | 缩小 分享到:sina weibo tencent weibo tencent weibo


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关键字:机器学习? 新电子材料? 基因组?

美国康涅狄格大学(University of Connecticut)的研究人员采用以机器学习取代反复试验(trial-and-error)的研究途径,成功开发出新的有机电子材料,目前该研究的成果已经开始应用在公共领域,并积极体现美国总统奥巴马亲自宣示“材料基因组启动计划”(Materials Genome Initiative;MGI)的精神。

美国总统奥巴马针对MGI计划视察可用于制造节能荧光灯管灯泡的新材料《电子工程专辑》
美国总统奥巴马针对MGI计划视察可用于制造节能荧光灯管灯泡的新材料
Source:MGI

事实上,电子材料中并没有基因组(特定生物体的完整基因组),这只是一种比喻:MGI致力于预测使用量子力学的材料特性,并在计算机上进行仿真。透过这种方法,康涅狄格大学采用机器学习算法发现了有机电子(聚合物)的特性,成功掌握了控制聚合物介电常数击穿的特殊原则,因而能由其原子结构中准确地预测其能隙与介电常数。

“我们使用以相似性为基础的学习算法——有点像是回归(regressionn)分析,比较了类似的情况, 并精确估计出一种新材料的电特性,” 康涅狄格大学材料科学家Ramamurthy Ramprasad表示,“最后,我们还由其组成中成功预测到这种新式有机聚合物的电子特性。”

机器学习揭开有机电子基因组新材料应用的奥秘《电子工程专辑》
机器学习揭开有机电子基因组新材料应用的奥秘
Source:Kim, Ramprasad Lab/UConnUniversity of Connecticut

该学习算法——建置于其在线工具Khazana(发掘深藏的宝藏),目前已经提交至公共领域,让每一位工程师都能免费使用。

工作原理

Ramprasad花费许多时间在计算机上执行聚合物的量子级模拟,以确定其能隙与介电常数的理论值,并选择电子聚合物最常用的建构模块,搭配使用自有的机器学习算法,共同组合成为283种具代表性的候选方案。

聚合物是由一连串重复的建构模块所组成的,有点像是一个人的基因组。藉由使其不断精简成为最常见的有机聚合物序列,Ramprasad已能仅用CH2、C6H4、CO、O、NH、CS与C4H2S等7种建构模块涵盖大部份的聚合物世界。

透过机器学习得以了解不同原子建构模块的特性,并准确预测聚合物的能隙和介电常数《电子工程专辑》
透过机器学习得以了解不同原子建构模块的特性,并准确预测聚合物的能隙和介电常数
Source:Kim, Ramprasad Lab/UConnUniversity of Connecticut

首先,他们利用耗时的量子力学计算法,分析使用这些建构模块的283种聚合物,然后再用机器学习量化这些聚合物的原子级配置,将其分类为特性相似的群组。然后再建构免费的在线计划——采用Khazana由其配方预测聚合物的电子特性,或从理想的电子特性预测聚合物配方。

“最后,我们成功地预测了聚合物的电子特性,或具有理想电子特性组合的聚合物,”Ramprasad解释。

“聚脲”(Polyurea)中,N是指氮、H是氢、O是氧,而R则表示任意数量的化学物质《电子工程专辑》
在此处的“聚脲”(Polyurea)中,N是指氮、H是氢、O是氧,而R则表示任意数量的化学物质,彼此间的聚合物结构可能略有变化,但都具有不断重复的NH-O-NH-O基本结构。大部份的聚合物主要是由碳(C)、氢、氮与氧以及些许其他元素共同组成
Source:Yikrazuul, public domain

Ramprasad以聚合物的配方将其分成三大群组,首先是单一组件,其次是配对组件,最后则是每一配方中包含的三项组件组合。他并为在太阳能电池、雷射与LED中常见的钙钛矿能隙执行类似的预测引擎。

接下来,Ramprasad打算将纯有机聚合物扩展到有机金属(具无机模块的聚合物)等更广泛的材料范围,以及添加其他的电子材料特性——击穿电压(在绝缘体开始穿隧),目标在于实现美国总统奥巴马解码材料基因组的梦想。

编译:Susan Hong

本文授权编译自EE Times,版权所有,谢绝转载

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