新算法可预测化合物中的可能存在的最佳材料
Skoltech的研究人员提供了一种解决方案，在所有可能的化学元素组合中寻找具有所需属性的材料 。这些组合实际上是无穷无尽的，每一种都有无数种可能的晶体结构；无论是在实验中还是在硅材料中，对它们进行测试并选择最佳(例如，最坚硬的化合物)都是不可行的 。
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Mendelevian搜索硬质和超硬材料的结果
探索并测试Skoltech教授Artem R. Oganov和他的博士生Zahed Allahyari开发的计算方法解决了这个理论材料科学的主要问题 。Oganov和Allahyari在MendS code(代表Mendelevian搜索)中介绍了他们的方法，并在超硬和磁性材料上进行了测试 。
【新算法可预测化合物中的可能存在的最佳材料】Skoltech和MIPT教授和欧洲科学院成员Artem Oganov解释说：
“ 2006年，我们开发了一种算法，可以预测给定化学元素固定组合的晶体结构 。然后，我们通过教它无需特定组合就可以工作，从而提高了其预测能力-因此，只要进行计算，您就可以得到给定化学成分的所有稳定化合物元素及其各自的晶体结构 。
这种新方法解决了一个更加艰巨的任务：在这里，我们既不选择精确的化合物也不选择特定的化学元素，而是在考虑所有可能的晶体的情况下搜索所有化学元素的所有可能组合结构，并找到具有所需特性（例如，最高硬度或最高磁化强度）的结构” 。
研究方法研究人员首先确定，可以建立一个抽象的化学空间，以便在该空间中彼此靠近的化合物具有相似的特性 。因此，所有具有特殊特性的材料（例如，超硬材料）都将聚集在某些区域，并且进化算法对于找到最佳材料特别有效 。
Mendelevian搜索算法通过两次进化搜索进行：对于化学空间中的每个点，它都寻找最佳的晶体结构，同时这些发现的化合物彼此竞争，交配并突变，从而自然选择出最佳的一 。
为了测试这种新方法的有效性，科学家给他们的机器一个任务，以寻找最坚硬材料的成分和结构 。他们的算法返回了钻石，这使得对材料的追求比钻石更加困难 。此外，该算法还预测了几十个硬相和超硬相，包括大多数已知材料和几种全新材料 。
这种方法可以加快寻找破记录的材料的速度，并带来新的技术突破 。配备了这些材料的科学家可以创造全新的技术或提高旧技术的效率和可用性 。
文章来源：phys.org
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