在適當的條件下，一種被稱為金屬玻璃的未來合金，會比現在的鋼材更堅固輕便，也更耐腐蝕和磨損。過去50年中，人們在數百萬種可能的成分組合中，已經評估過幾千種，但只有少數幾種可能是有用的。 `+(JwQC4  
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　　現在，由美國能源部SLAC國家加速器實驗室、國家標準與技術研究院(NIST)和西北大學的科學家領導的一個科學小組報告，他們找到了發(fā)現和改進金屬玻璃的捷徑，僅用較少時間和成本，就能發(fā)現新材料。 @!\l
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　　發(fā)現新材料速度快200倍 5n2}|V$VqP  
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　　理想的狀況是，將兩種或三種金屬融合在一起，會得到看起來像金屬的合金，其原子排列成剛性幾何圖形。 :$^sI"hO  
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　　科學小組利用斯坦福同步輻射光源中一個結合了機器學習的新系統(tǒng)，能快速篩選數百種樣品材料，使團隊發(fā)現了3種新混合物制成的金屬玻璃成分，速度比以前快200倍。 2c9]Ja3:6  
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　　西北大學教授克里斯·沃爾夫頓是使用計算機和人工智能預測新材料的先驅，也是論文合作者之一。他說，通常需要十年或二十年的時間，新材料才能完成從發(fā)現到商用的過程，“這一成果極大縮短了新材料發(fā)現所花費的時間�！� (aq^\#9btO  
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　　材料科學的前景將改變 bsWDjV~  
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　　在過去的半個世紀里，科學家一共才研究了大約6000種金屬玻璃的組成成分，而這套新系統(tǒng)能夠制作并篩選20000種成分。 SP|Dz,o  
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　　雖然有其他團隊也在使用機器學習預測尋找不同種類的金屬玻璃，但此次科學家通過實驗的快速驗證和預測，然后將結果循環(huán)到下一輪機器學習和實驗中，是此次進步的獨特之處。 &2Cu"O'.i  
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　　實際上，這種方法可以用于各種實驗，特別是在尋找材料，如金屬玻璃和催化劑方面大有裨益。NIST材料研究工程師杰森·海垂科-席目爾說，人工智能將改變材料科學的前景。 D7N` %A8   
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　　為全球科學家提供實用工具 %X\rP,  
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　　該論文是美國能源部資助此項目的第一個科學成果，SLAC正在與硅谷人工智能公司Citrine Informatics合作，改變了新材料的發(fā)現方式，為全世界科學家提供了實用的工具。 J@9E20$  
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　　該公司由斯坦福大學和西北大學的前研究生創(chuàng)立，他們創(chuàng)建了一個材料科學數據平臺，其中電子表格和實驗室筆記中的數據以一致的格式存儲，所以能用來供人工智能系統(tǒng)學習使用。 (B
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　　近來，評估新材料的速度非常緩慢，即使每天都可以檢測5種潛在類型的金屬玻璃，仍要花上一千年時間來研究每一種可能的金屬玻璃組合，以克服有毒、昂貴成分，或去掉易碎的性質等。 HuL9' M
 
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