Machine learning-enabled discovery of refractory high entropy alloys on curated data

想象一个我们用来制造一切事物的材料——从汽车引擎到人体植入物——都在不断被重新定义的的世界。几十年来，科学家们一直试图通过将许多不同的元素混合在一起，来创造出一种“完美”的金属，希望找到一种比自然界赋予我们的任何材料都更强韧、更轻盈或更耐热的组合。这个领域被称为“合金设计”。通常，工程师会将一种主金属与少量的其他物质混合，就像在汤里撒一撮盐一样。但一种被称为“高熵合金”的新颖且大胆的想法建议，将五种或更多种不同的金属等量混合，创造出一个成分拒绝分离的、混乱且拥挤的厨房。

目标是找到一种特定类型的这些混乱混合物，即“难熔高熵合金”。可以将它们想象成终极耐热金属，能够承受喷气发动机或核反应堆内灼热的温度而不熔化或崩塌。然而，寻找正确的配方极其困难。这些元素的混合方式多种多样，就像试图通过一颗一颗捡起沙粒来寻找海滩上特定的沙粒一样。科学家们尝试过使用计算机模拟和传统的经验法则，但结果往往很混乱，因为金属的表现并不总是符合数学预测。它们可能形成一个光滑的单一金属块（这是好事），也可能变得混乱并分裂成不同的、较弱的碎块（这是坏事）。这就是这项新研究故事的开端：一个科学家团队决定利用人工智能，不仅是去猜测，而是通过学习一段经过精心清理的历史实验数据，来最终破解制造这些超级金属混合物的密码。

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AI 厨师与金属汤

在这项研究中，来自四川大学及其他机构的研究员严勇刚及其团队扮演了像侦探一样试图解开烹饪之谜的角色。他们想要弄清楚究竟该如何烹饪一种“难熔高熵合金”，使其呈现为单一、光滑、坚固的整体（称为单相固溶体），而不是一团混乱、分离的碎块。

为了做到这一点，他们并没有只是向计算机投喂数据。首先，他们必须清理“食谱”。他们收集了来自过去科学论文中的数百个配方，但他们意识到许多旧笔记是不可靠的。有些科学家声称某种金属是光滑的，而实际上它是凹凸不平的；或者他们忘记提到烹饪了多久。因此，团队回溯到了原始的实验室报告，查看 X 射线图像和显微图像，对每一种合金进行了重新标注。他们问道：“这真的是一个光滑的整体，还是多种物质的混合物？”他们最终得到了一份经过整理的名单，包含 675 种合金，并将其仔细分类为“光滑型”和“凹凸不平型”。

接下来，他们教给一个机器学习模型（一种人工智能）如何根据成分来预测结果。但他们并没有只向 AI 提供像“这种金属有多重？”这样的基础事实。他们基于一个聪明的观察，发明了一种描述成分的新方法：当这些金属无法混合时，它们往往会分裂成两个特定的群体。例如，像钨（Tungsten）和钽（Tantalum）这样的元素喜欢聚在一起，而像钛（Titanium）和锆（Zirconium）这样的元素则更倾向于另一个群体。AI 学会了在金属冷却之前就识别出这些“小圈子”。

重大发现：“最稳定氧化态”的秘密

故事最令人兴奋的部分是，AI 发现了为什么这些金属有时会拒绝混合。多年来，科学家们一直认为关键在于计算原子中的电子数量（特别是被称为“价电子浓度”，简称 VEC 的东西）。这就像是在认为食谱中唯一重要的东西只是鸡蛋的总数。

但本文指出，这并不是全部。AI 发现了一个基于“最稳定氧化态”（MSO）的新的、更重要的规则。把这想象成金属的“个性”，或者在变热时它想要和多少个朋友“牵手”。研究人员发现，如果不同金属之间的这种“友好度”差异太大（具体来说，如果差异大于 15），金属就会产生嫉妒心理，并形成有序、僵硬的结构（金属间化合物）而不是光滑的混合物。

为了证明这一点，团队使用超级计算机在量子水平上模拟了原子。他们观察了一种名为铬（Chromium）的金属。在旧的电子计数法中，铬看起来和它的亲戚钨和钼（Molybdenum）一模一样。但新的“MSO”规则显示，铬实际上非常不同——它更具“共价性”，这意味着它喜欢形成紧密、特定的键，从而将其锁定在一种僵硬的结构中，导致混合物发生崩解。AI 是正确的：铬是那个需要被小心平衡的“麻烦制造者”。

证明：烹饪新配方

团队并没有止步于电脑屏幕前。他们采纳了 AI 的建议，并在实验室中实际制作了十种新的金属配方。他们挑选了 AI 预测会是光滑且稳定的合金，以及另一些 AI 预测会是凹凸不平的合金。

当他们熔化金属并使其冷却时，结果完全吻合。

• AI 说会是光滑的合金（如钨、钼和钽的混合物）确实变成了完美的均匀单相金属。
• AI 说会是凹凸不平的合金（如含有铬的合金）确实如预测的那样分离成了不同的相。

论文结论指出，通过使用这种“经过整理的”数据和新的“MSO”规则，我们现在可以比以前更快、更准确地设计这些超强、耐热的金属。这有点像是终于拥有了一个 GPS，它不仅能告诉你你在哪里，而且在你在出发前就知道哪些路是封锁的。虽然 AI 目前还不能完美预测每一个结果，但它已经为科学家提供了一张全新的地图，去航行在高度复杂的熵合金世界中，这有望为从太空旅行到医疗植入物等各个领域带来更好的材料。