AI正在设计新合金以超级人类的速度订购
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人工智能（AI）越来越有创造力 ，到目前为止 ，它创建了从丰田的新电动电池电池以及用于Google，Furniture和Rocket引擎和合成内容的新计算机芯片 。实际上，AI越来越擅长发明事物 ，在世界上首先 ，南非专利局最近将AI的AI归功于Dabus的第一个专利。
但是，现在 ，随着AI将其数字手转向发明日本的新合金和材料科学家 ，他们已经创建了一个AI，可以预测获得具有特定 ，所需机械性能的铝合金所需的元素和制造过程 。这种方法发表在《高级材料的科学技术》杂志上 ，可以彻底改变新材料的发现，并大大加速各种新材料的开发 ，这些新材料可能会彻底改变从能源和医疗保健行业到半导体行业以及超越范围的一切 。
铝合金在从飞机和汽车到啤酒罐和电塔的所有物品中都发现的铝合金是轻量的节能材料 ，主要由铝制造，但还包含其他元素 ，例如镁 ，锰，锰，硅 ，锌和铜。
元素和制造过程的组合决定了合金对各种应力的弹性。例如 ，5000系列铝合金含有镁和其他几个元素，并用作建筑物 ，汽车和加压容器中的焊接材料 。同时 ，7000系列铝合金含有锌，通常是镁和铜 ，并且最常用于自行车框架中 。
尝试各种元素和制造工艺的组合来制造铝合金 ，这是耗时且昂贵的。为了克服这一点，日本国家材料科学与丰田研究所的Ryo Tamura及其同事开发了一种材料信息学技术 ，该技术将铝合金数据库中的已知数据馈送到机器学习模型中 。
这训练模型 ，以了解合金的机械性能与它们所制成的不同元素之间的关系，以及制造过程中应用的热处理类型 。一旦向模型提供了足够的数据 ，它就可以预测具有特定机械性能的新合金所需的内容。所有这些都不需要人类的投入或监督 。
例如 ，该模型发现，可以通过增加锰和镁含量并减少铝含量来使5000系列铝合金对应力和变形具有高度抗性 。
Tamura说：“这种信息对于开发满足行业需求在内的新材料（包括合金）可能很有用。”
该模型采用一种统计方法，称为Markov Chain Monte Carlo ，该方法使用算法来获取信息 ，然后在图表中表示结果，以促进不同变量如何相关的可视化 ，事实证明 ，可以通过在训练过程中输入较大的数据集来使机器学习方法更加可靠 。
那么，这是将来新合金设计的方式吗？大概 …
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