整合机器学习与多晶材料的高级处理和表征:对铁基超导体的方法审查和应用
Akiyasu Yamamoto1,2, Akinori Yamanaka2,3, Kazumasa Iida2,4
1Department of Applied Physics, Tokyo University of Agriculture and Technology, Tokyo, Japan.
Science and technology of advanced materials
|January 23, 2025
概括
本综述介绍了对多晶材料的机器学习方法,重点关注颗粒,颗粒边界和微观结构. 这些数据驱动的方法加速了先进材料的发现和设计,例如基于铁的超导体.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计算材料科学科学 计算材料科学
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 多晶材料在许多应用中至关重要.
- 了解它们的微观结构 (颗粒,颗粒边界) 是控制属性的关键.
- 传统的材料研究往往是缓慢和劳动密集的.
研究的目的:
- 为多晶材料研究提出基于机器学习 (ML) 的新方法.
- 整合实验和计算方法,以加速材料发现.
- 展示数据驱动的设计,以优化材料性能.
主要方法:
- 高能磨削和现场电子显微镜用于合成和观察.
- 用贝叶斯数据同化进行相场建模,用于过程模拟.
- 扫描前置电子衍射和神经网络用于微观结构分析.
- 贝叶斯优化 (BOXVIA) 用于数据驱动的过程设计.
主要成果:
- 展示了用于分析和预测多晶材料性质的ML方法.
- 成功地将数据驱动的设计方法应用于基于铁的超导体.
- 设计的超导体的评估散装磁性质.
结论:
- 机器学习为加速材料研发提供了强大的工具.
- 综合数据驱动的方法可以优化复杂材料的设计.
- 未来的工作应该集中在数据驱动材料开发和基于铁的超导体的进一步挑战上.
关键词:
3D重建重建的3D重建在4D STEM中,博克斯维亚 (BOXVIA) 是一个贝叶斯的优化是贝叶斯的优化.在 DFT 方面,它是最重要的.基于铁的超导体.数据同化数据同化数据驱动的过程设计数据驱动的过程设计深度学习是一种深度学习.电子显微镜的电子显微镜完全卷积的神经网络的神经网络.谷物界限 谷物界限 谷物界限高能磨削工艺的高能磨削工艺机器学习是机器学习.磁铁 磁铁 磁铁 磁铁 磁铁 是一个多个尺度的观测.阶段场建模的阶段场建模.聚晶材料是一种多晶材料.处理 处理 处理 处理研究人员驱动的过程设计过程设计.扫描前置电子衍射扫描前置电子衍射超导体是一种超导体.薄膜是一种薄膜.被困在一个被困的领域.更多相关视频
08:55Methods of Ex Situ and In Situ Investigations of Structural Transformations: The Case of Crystallization of Metallic Glasses
Published on: June 7, 2018
8.5K
09:06Visualizing Uniaxial-strain Manipulation of Antiferromagnetic Domains in Fe1+YTe Using a Spin-polarized Scanning Tunneling Microscope
Published on: March 24, 2019
8.0K
相关概念视频
Types Of Superconductors
1.7K
A superconductor is a substance that offers zero resistance to the electric current when it drops below a critical temperature. Zero resistance is not the only interesting phenomenon as materials reach their transition temperatures. A second effect is the exclusion of magnetic fields. This is known as the Meissner effect. A light, permanent magnet placed over a superconducting sample will levitate in a stable position above the superconductor. High-speed trains that levitate on strong...
1.7K
Ferromagnetism
2.8K
Materials like iron, nickel, and cobalt consist of magnetic domains, within which the magnetic dipoles are arranged parallel to each other. The magnetic dipoles are rigidly aligned in the same direction within a domain by quantum mechanical coupling among the atoms. This coupling is so strong that even thermal agitation at room temperature cannot break it. The result is that each domain has a net dipole moment. However, some materials have weaker coupling, and are ferromagnetic at lower...
2.8K
