休斯頓大學(xué)化學(xué)助理教授Jakoah Brgoch和他的實驗室成員于10月22日在Nature Communications上發(fā)表了一篇論文，描述了機器學(xué)習(xí)如何加速新材料的發(fā)現(xiàn)。通過掃描大量化合物的關(guān)鍵屬性，他們正在尋找可用于白光LED的新型光轉(zhuǎn)換材料。

磷光體將藍(lán)光轉(zhuǎn)換為其他波長以產(chǎn)生白色LED（圖像）

研究人員設(shè)計了一種新的機器學(xué)習(xí)算法，該算法足以在個人計算機上運行并預(yù)測超過100,000種化合物的特性，以尋找那些最有可能成為LED照明的高效熒光粉的化合物。然后他們合成并測試了一種計算預(yù)測的化合物 - 硼酸鋇 - 并確定它提供95％的效率和出色的熱穩(wěn)定性。

研究人員利用機器學(xué)習(xí)快速掃描大量化合物的關(guān)鍵屬性，包括德拜溫度和化學(xué)相容性。Brgoch先前證明了德拜溫度與效率相關(guān)。

基于LED或發(fā)光二極管的燈泡通過使用少量稀土元素（通常是銪或鈰）在陶瓷或氧化物主體內(nèi)取代 - 兩種材料之間的相互作用決定了性能。該論文的重點是快速預(yù)測主體材料的性質(zhì)。

Brgoch表示，該項目提供了強有力的證據(jù)證明機器學(xué)習(xí)可以為開發(fā)高性能材料帶來價值，這一領(lǐng)域傳統(tǒng)上由反復(fù)試驗和簡單的經(jīng)驗規(guī)則引導(dǎo)。“它告訴我們應(yīng)該在哪里尋找和指導(dǎo)我們的合成努力，”他說。

Brgoch與UH數(shù)據(jù)科學(xué)研究所合作，并利用UH高級計算和數(shù)據(jù)科學(xué)中心的計算資源進行以前的工作。然而，用于這項工作的算法是在個人計算機上運行的。

該項目首先列出了來自Pearson晶體結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)庫的118,287種可能的無機磷化合物;該算法削減到超過2,000。又過了30秒，它產(chǎn)生了大約二十幾種有前途的材料清單。Brgoch說，這個過程需要數(shù)周而沒有機器學(xué)習(xí)的好處。

他的實驗室進行機器學(xué)習(xí)和預(yù)測，以及合成，因此在同意算法推薦的硼酸鋇鈉是一個很好的候選者后，研究人員創(chuàng)造了這種化合物。它被證明是穩(wěn)定的，量子產(chǎn)率或效率為95％，但Brgoch說產(chǎn)生的光太藍(lán)而不具商業(yè)價值。他說，這并不令人沮喪?！艾F(xiàn)在我們可以使用機器學(xué)習(xí)工具找到發(fā)射波長的發(fā)光材料。

“我們的目標(biāo)是讓LED燈泡不僅更高效，還能提高色彩質(zhì)量，同時降低成本?！?/p>

研究人員說，更重要的是，他們證明機器學(xué)習(xí)可以大大加快發(fā)現(xiàn)新材料的過程。這項工作是Brgoch研究小組利用機器學(xué)習(xí)和計算指導(dǎo)他們發(fā)現(xiàn)具有變革潛力的新材料的更廣泛努力的一部分。