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基于機器學習算法的熒光粉方案問世

h1654155972.6010 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-10-30 17:39 ? 次閱讀
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來自休斯頓大學的研究者設計了一種新型機器學習算法,可在一臺個人計算機上運行,并高效預測超過 10 萬種合成物的性質,以搜索用于 LED 照明的最優熒光粉。他們合成并測試了其中一種通過計算預測得到的合成物:硼酸鋇鈉(sodium-barium-borate),并確定它能提供 95% 的效率和優越的熱穩定性。

10 月 22 日,化學系助理教授 Jakoah Brgoch 及其實驗室成員在 Nature Communications 期刊上發表了關于該研究的論文。

研究者使用機器學習快速掃描大量合成物,尋找關鍵屬性,包括德拜溫度和化學兼容性。Brgoch 之前曾發現德拜溫度與熒光粉的效率有關。

發光二極管(LED)使用了少量稀土元素,通常是銪或鈰,這些元素通常位于基質材料(如陶瓷或氧化物)內。這兩種材料之間的相互作用決定了 LED 的性能。這篇論文主要介紹如何快速預測基質材料的特性。

Brgoch 說:「該項目強有力地證明了機器學習對開發高性能材料有很大價值,高性能材料領域通常由試錯和簡單的實證規則主導。它告訴我們應該看哪里,并指導我們的合成實踐。」

除了 Brgoch,該論文的作者還包括 Brgoch 實驗室的研究生 Ya Zhuo 和 Aria Mansouri Tehrani、前博士后研究員 Anton O. Oliynyk 和最近的博士生 Anna C. Duke。

Brgoch 和 UH 數據科學研究所(UH Data Science Institute)合作,并把 UH 高級計算和數據科學中心(UH Center for Advanced Computing and Data Science)的計算資源用于之前的研究。然而,用于這項研究的算法是在個人計算機上運行的。

該項目從 Pearson 的晶體結構數據庫(Crystal Structure Database)中列出 118287 種可能的無機熒光粉化合物開始;該算法將這一數字削減到 2000 多。過了 30 秒后,它又生成了一份只有 20 幾種可能材料的清單。

Brgoch 表示如果沒有機器學習,這個過程要花費數周。

他的實驗室研究機器學習和預測、合成,所以在算法推薦硼酸鋇鈉之后,研究員們做出了這種合成物。實驗證明它非常穩定,量子產率或者效率達到 95%,但 Bugoch 說它產生的光不夠藍,不能滿足商用。

這并沒有令他們沮喪,他說:「現在我們能使用機器學習工具發現一種發冷光的材料,可發射出有用的波長。我們的目標不僅是使 LED 燈更高效,還要改進其顏色質量,且降低成本。」

關于這一點,研究人員稱,他們證明了機器學習能極大地加速發現新材料的過程。這項研究是他們使用機器學習和計算發現變革性新材料的努力之一。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:機器學習算法助力,最優熒光粉方案問世【勤邦沉淀機·技術】

文章出處:【微信號:weixin-gg-led,微信公眾號:高工LED】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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