受美国海军研究属、空军科学研究属资助,马里兰大学的研究人员综述了用于搜索和发现量子材料的人工智能。 在量子材料领域,新的实验和计算技术促进了材料数据的产生,使利用人工智能发现新的超导体、自旋液体、拓扑绝缘体等成为可能。对此,研究人员综述了人工智能对量子材料研究的影响。目前人工智能在量子材料研究领域有以下主要应用:1)从已知材料预测新材料。目前在普通材料领域,已可以利用人工智能算法根据已有材料数据库,预测新材料。但在量子材料领域,受限于数据量,尚未实现。此外,量子材料研究非常多样化、分散,需要从已发表的文章中手工提取数据。未来,人工智能数据库自动生成技术有望缓解这个问题。2)从材料表征数据中提取潜在知识。由于材料表征仪器的改进,目前对一种材料的单次测量也会产生大量高维数据,需要使用人工智能算法分析,以获得知识。3)自主材料实验室。这种实验室利用人工智能算法预测新的量子材料,再通过可以自动合成和表征材料的实验系统测试,最后反馈给人工智能算法,修改材料设计,重复循环直到获得理想材料。这种自主材料实验室可以显着降低材料研发所需的工作量和时间,加速新材料的发现。 这项研究综述了人工智能在量子材料研究中的应用,有助扩大于其应用范围。 论文:Artificial intelligence for search and discovery of quantum materials