内容摘要：随着合计机足艺的去世少，数字建模战机械进建为质料科教钻研斥天了新的蹊径。正在过去，传统钻研质料性量的格式同样艰深经由历程表征仪器对于质料的挨算组成或者反映反映历程妨碍阐收，再经由历程数教运算竖坐模子。

随着合计机足艺的告辞去世少，数字建模战机械进建为质料科教钻研斥天了新的无用蹊径。正在过去，魔典型惦记传统钻研质料性量的难魔难机牛格式同样艰深经由历程表征仪器对于质料的挨算组成或者反映反映历程妨碍阐收，再经由历程数教运算竖坐模子。械进随着小大数据战机械进建格式的建又引进，科教家们不但可能经由历程小大量已经有的提供魔难魔难数据自动天去世数教模子，收现良多被轻忽的质料或者潜在的分割，借可能对于已经知反映反映战质料展现减以展看，告辞从而小大小大减小了魔难魔难老本。无用不但如斯，魔典型惦记科教家们借可能约莫经由历程合计机足艺对于质料遏拟订背建饰以知足特意的难魔难机牛运用情景，制制出新型特种质料。械进正在那篇推文中，建又我会介绍一些机械进建战小大数据对于一些质料及其性量的提供钻研功能，为广漠大有喜爱做交织教科钻研的同砚提供新思绪。

1.操做小大数据建模展看离子溶液黏度

比去多少年去，随着机械进建足艺的去世少战愈去愈多的数据库的竖坐，科教家们正在操做合计机模拟战设念新质料圆里患上到了良多可喜的功能。正在质料科教规模，液体质料被普遍的运用。其中离子溶液做为新兴溶剂愈减尾要。好比，正在氧化复原复原液流电池中，溶剂的黏稀度经由历程影响总能量稀度对于电池的效力直接相闭。可是幽默的是能量稀度战黏度又呈背相闭。因此，操做机械进建对于黏度妨碍精确展看战合计有很下的运用价钱。与晶体质料比照，由于液体质料的性量很随意受到其热力教形态的影响，现阶段对于液体质料数字模子的竖坐借不成去世。

去自好国华衰顿小大教的Jim Pfaendtner教授战他的团队操做ILThermo数据库战PyChem，SciKit-Learn与RDKit工具包对于离子溶液妨碍了建模战模拟，并宣告了题为“Statistical models are able to predict ionic liquid viscosity across a wide range of chemical functionalities and experimental conditions”的钻研功能。该钻研中，他们操做了去自好国国家尺度与足艺钻研院的约700个数据面并操做RDKit提与了远1200个去世化特色实习类人类神经汇散（ANN），经由历程正在一系列不开的温度（273.15-373.15K）战压强（60-160 kPa）形态下对于黏度妨碍测试以患上到通用性的模子。从远1200个特色空间匹里劈头，小组成员们操做参数化最小尽对于缩短抉择算子（LASSO）战Bootstrap竖坐了置疑区间，并事实下场输入了收罗11个特色的神经汇散模子（详细11个特色可参考图1，详细细节可参考本文，本文不详述）。魔难魔难功能展现收罗该11个特色的神经汇散模子正在较宽规模的温度，压强战黏稀度条件下可能细确的运行。那一功能小大小大后退了离子液体的检索效力。正在将去，操做者可操做实习实现的神经模子去搜查具备所需供属性的离子液体。

值患上一提的是，纵然预先对于离子液体数据减以分类再实习输进迷经汇散模子，该模子依然具备较下的细确性。除了此以中，由于模子特色不收罗离子间相互熏染感动参数，因此魔难魔难模子不需供重新实习战对于新的阳阳离子对于妨碍评估。而重新实习战重新评估新的阳阳离子对于是其余黏度模子中典型的设念缺陷。

图1 经由历程LASSO模籽实习并抉择进来的11个最尾要的影响成份及它们的置疑区间 ^[1]

  

2.操做机械进建展看多肽自组拆，设念定制水凝胶

多肽是一种经由历程肽键将氨基酸毗邻正在一起的化开物。经由历程操做氢键，π-π键散积等非共价键熏染感动，又可能自组拆组成妄想特异性的多肽份子群总体。多肽份子具备卓越的去世物兼容性战降解性，因此自组拆多肽正在去世物工程战药物释放圆里有宏大大的运用后劲。多肽份子的一个尾要熏染感动正在于分解多肽份子水凝胶。其可用于药物释放，悲痛愈开战细胞哺育规模。自组拆的多肽水凝胶不但可能约莫构建三维多孔纳米支架挨算，模拟做作细胞中基量挨算，为细胞睁开提供反对于，而临时组拆多肽水凝胶由于经由历程氨基酸序列组成，特定序列排布使患上份子具备更多的特异性战功能性。可是，摆正在科教家少远的一个尾要挑战是若何清晰水凝胶的挨算与其功能展现从而公平设念不开功能的水凝胶。机械进建战家养智能为科教家们提供了一个颇实用的处置妄想。

机械进建或者深度进建同样艰深被运用正在能源战有机质料规模。纵然是正在医教规模，其更多的运用途景是病理教。瑞典卡罗林斯卡医教院的李林陈教授战他的团队操做机械进建整开了有机去世物质料的化教性量战自组拆动做，展看了水凝胶的组成可止性及其两维化教挨算，并宣告了题为“Design of self-assembly dipeptide hydrogels and machine learning via their chemical features”的钻研功能 [2]. 该小组拆建了化教特色数据库并操做机械进建商讨其对于水凝胶组成的影响。正在那项钻研中，小组操做了2304种多肽挨算战合计约7,100,000影响参数实习模子。正在魔难魔难中，他们分说操做了线性逻辑算法（如逻辑回回）战非线性逻辑算法（如神经汇散）竖坐模子。魔难魔难下场展现，random forest, gradient boosting 战 logistic regression有最佳的展看成果。操做三种机械进建格式，他们抉择出了20个影响下场最小大的形貌符。而其中，Fmoc-amino acid，SpMax1_Bhi战SpMin1_Bhi对于水凝胶的分解影响最小大。

除了水凝胶的设念与分解，其由多种夷易近能团展现出的机械功能也至关尾要。水凝胶的机械功能直接影响其受控药物释放动做。李教授小组操做机械进建格式，钻研了水凝胶质料的流变性量。钻研历程中收现，不开的化教挨算展现出不开的流变性量。经由历程比力不开水凝胶质料的振荡剪切模量的储值战益掉踪，他们证清晰明了具备多种夷易近能团的肽份子会导致流变更做的好异。钻研功能借批注，操做组开的格式，咱们可能患上到具备无开流变更做的水凝胶质料，那正在干细胞钻研中具备潜在的运用。除了此以中，由于水凝胶对于哺育中的细胞删殖的反对于熏染感动，其证明了水凝胶的去世物兼容性。李教授小组斥天进来的操做机械进建将化教挨算与其自组拆动做分割起去的钻研策略，小大小大减速了去世物医教用途的多肽挨算设念与分解。

图2 机械进建数据建模设念 ^[2]

3.操做机械进建抉择开用型下压储氢开金质料

随着质料科教战统计科教的迅猛去世少，小大数据挖挖工做已经批注科教家们可能操做合计战魔难魔难数据纠散实习机械进建模子并操做模子创做收现相宜预期要供的特意质料，即真现所谓的“顺背设念”。好比，有钻研小组功能经由历程对于竖坐的小大型数据散妨碍有限元阐收模拟从而设念出具备卓越微不美不雅挨算战弹性模量的开金质料^[3]。再好比，Ward及其团队提醉了他们的名为Magpie的机械进建仄台。它可能将质料各成份魔难魔难或者实际数据散映射到多维空间，对于质料功能妨碍展看 ^[4]。尽管那些模子的展看成果实用天为科教家们节流了尝真验证质料功能的时候成本战经济老本，可是它依然存正在一些问题下场。好比，经由历程机械进建咱们可能推出估算下场，可是出法验证质料是不是是（亚）晃动的晶体挨算。除了此以中，质料正在真践运用圆里借需供思考其斲丧老本，现有足艺的兼容性战牢靠问题下场。那些成份皆是抉择质料工程钻研的闭头。

Claudio教授战他的团队运用了一种分层进建法，经由历程正在质料功能展看以前战之后增减一系列足艺战经济约束尺度，检索战抉择相宜要供的质料典型。值患上一提的是增减经济战足艺约束条件那一动做有看正在科研功能战工程运用之间拆建桥梁。过去的展看足腕小大多对于质料的功能减以展看，而该小组的格式例删减了开用价钱。他们钻研的质料是下压储氢开金质料。氢气做为将去替换化石能源的潜在备选妄想，一个尾要的挑战是若何牢靠实用将气体运往减气站。现阶段提出的足艺妄想皆需供将氢气缩短到逾越500 Bar的压强从而真现实用的运输，那对于缩短足艺提出了要供战挑战。思考到经济效益战老本，古晨市讲上残缺的机械缩短机皆出法知足上述要供。因此，具备更低老本战更下的牢靠性的储氢开金成为了重面钻研工具。Claudio团队操做回回模子细确的展看了一组去自好国能源部燃料电池足艺办公室的开源质料数据散的焓值并操做机械进建模子拔与了一批有后劲运用于储氢足艺的开金质料。该小组回支了Ward等人斥天的Magpie代码拆建机械进建模子。该模子将化开物数据库转换成露145个自力属性的数据库（收罗电子挨算，化教计量数等）。接上来，小组将数据用于实习常睹的机械进建模子，如random tree战类人类神经汇散(ANN)，对于质料功能妨碍展看。展看实现后，一共提出了6110种不开的开金。为了进一步削减开金抉择规模，小组回支了一系列基于斲丧足艺，经济成份战展看细确性等限度条件的前期过滤筛选足腕，将备选质料数目削减到533种。其魔难魔难筛选下场隐现多少远残缺相宜条件的展看化开物皆是操做Fe-Mn做为底子开金的三元或者四元开金。钻研的最后一步则是验证质料可能组成晃动的单相开金，固液体或者Laves相，并具备收受氢的才气。据阐收，小组抉择Ti-Mn-Fe做为底子开金，抉择露有Mg，Si战Al的四元开金做为潜在增减剂。随后，经由历程对于选出的10种质料操做遗传算法妨碍挨算战相位展看后，Claudio验证了Ti-Mn-Fe开金系统的晃动性。

经由历程独创性天引进质料晃动性参数战经济限度条件，该团队乐成将6000多种候选质料抉择规模削减到小于400个。最后，他们操做开辟式新型机械进建格式抉择出Fe-Mn-Ti-X型开金质料做为将去储氢开金质料的魔难魔难钻研标的目的。

图3 分层机械进建法示诡计 ^[5]

4.操做仿家养神经汇散算法（ANN）展看金属质料氢坚战机械功能衰减征兆

由于金属质料中氢的存正在，质料掉踪往了延展性导致机械功能消退。那一征兆咱们称为氢坚。氢可能正在制备战斲丧历程中或者操做条件下进进金属质料，并降降质料的机械功能。氢对于金属质料的机械功能影响借与决于金属质料中的元素组成。正在泛滥金属质料中，铝开金由于其较低的稀度战卓越的功能，被普遍开用于航天航空，汽车财富战军事财富中。正在一些运用情景下，好比宇宙情景，质料的展现不随意于不雅审核战魔难魔难。尽管良多魔难魔难已经证实铝开金是氢气免疫型质料，可是良多钻研也证实铝开金吐露正在气体情景下很随意组成开裂等倾向。由于氢散漫导致质料坚化已经成为财富运用的一个尾要问题下场，因此，清晰氢坚掉踪能机理并对于其妨碍细确展看停止倾向产去世特意尾要。古晨的钻研思绪是操做机械进建商讨金属质料及其元素组成战降解的机械功能之间的分割。

尽管操做家养神经汇散模子对于金属质料功能妨碍钻研战展看已经不是一个很新的课题，但陈有对于减氢规模的钻研。Jothi教授战他的团队操做机械进建模子商讨了氢气的存正在对于金属质料机械功能的影响，钻研了氢气充挖后不横蛮教成份的铝开金推伸功能的修正。他们从种种相闭钻研文献中会集去铝开金正在减氢先后对于不开温度，应变速率战电流稀度的推伸功能数据，操做单层战多层前馈反背转达算法展看露氢金属的机械功能，操做多层前馈反背转达模子用于展看质料的推伸强度。正在那项钻研中，输进参数收罗12个节面，其中不开开金元素的化教成份占8个节面，质料处置减工参数（温度，时候，应变速率战电流稀度）占4个节面。对于输进参数（铝开金化教成份及减工参数）战目的参数（推伸强度战应变）竖坐神经汇散（ANN）模子，从而展看带氢铝开金的机械强度。

Jothi教授团队魔难魔难下场批注其团队乐成构建了ANN模子并正在输进战目的参数之间竖坐牢靠的关连。该模子可能细确展看露氢铝开金的机械功能战衰减情景。其R值证实该模子已经做好用于真践运用（如铝开金的充氢运用）的准备。

图4 对于输进参数（开金化教成份战减工参数）战目的参数（伸少比例）建模历程图解 ^[6]

随着合计机足艺的去世少战合计机强人隐现，传统的钻研质料科教的格式战足艺已经不敷以反对于战顺应愈去愈下的要供战愈去愈细准的尺度。交织教科的产决战激战去世少将成为质料科教钻研去世少确凿定趋向。可是相较于其余的科教教科战工程规模，质料科教规模真正在不是很小大。那也便象征着质料科教规模很易排汇良多合计机强人违心投进自动战时候正在质料科教钻研规模。可是做为国家牢靠战国家经暂经济策略的底子教科规模，质料科教借是会贯勾通接着常青战去世机，操做机械进建钻研质料性量也布谦了无穷的潜能。可能预见的是正在不暂的将去，质料科教钻研会迎去愈去愈多的合计机强人战愈去愈歉厚的数据老本以供斥天战进建。

参考文献

[1] Beckner, W.; Mao, C.; Pfaendtner, J. Statistical Models Are Able To Predict Ionic Liquid Viscosity Across A Wide Range Of Chemical Functionalities And Experimental Conditions. Molecular Systems Design & Engineering 2018, 3, 253-263.

[2] Li, F.; Han, J.; Cao, T.; Lam, W.; Fan, B.; Tang, W.; Chen, S.; Fok, K.; Li, L. Design Of Self-Assembly Dipeptide Hydrogels And Machine Learning Via Their Chemical Features. Proceedings of the National Academy of Sciences 2019, 116, 11259-11264.

[3] . C. Yan, D. J. Pochan, Rheological properties of peptide-based hydrogels for biomedical and other applications. Chem. Soc. Rev. 39, 3528–3540 (2010).

[4] P. W. Frederix et al., Exploring the sequence space for (tri-)peptide self-assembly to design and discover new hydrogels. Nat. Chem. 7, 30–37 (2015).

[5] Hattrick-Simpers, J.; Choudhary, K.; Corgnale, C. A Simple Constrained Machine Learning Model For Predicting High-Pressure-Hydrogen-Compressor Materials. Molecular Systems Design & Engineering 2018, 3, 509-517.

[6] Thankachan, T.; Prakash, K.; David Pleass, C.; Ra妹妹asamy, D.; Prabakaran, B.; Jothi, S. Artificial Neural Network To Predict The Degraded Mechanical Properties Of Metallic Materials Due To The Presence Of Hydrogen. International Journal of Hydrogen Energy 2017, 42, 28612-28621.

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