近日，杭州電子科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院董源教授研究團(tuán)隊(duì)將人工智能、深度學(xué)習(xí)、對(duì)抗生成技術(shù)與新材料的研發(fā)相結(jié)合，研究出針對(duì)石墨烯/氮化硼復(fù)合二維材料的人工智能系統(tǒng)。

“我們采用了近年來備受關(guān)注的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN)來實(shí)現(xiàn)這一目的。”董源說。通過將深度卷積網(wǎng)絡(luò)中的“隱藏神經(jīng)層”與對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)中的“判別器”嵌合在一起，他們所設(shè)計(jì)的“條件生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”可以做到根據(jù)用戶對(duì)帶隙的需求，自動(dòng)生成新的石墨烯/氮化硼材料結(jié)構(gòu)，且準(zhǔn)確度依然可以達(dá)到90%左右。

董源研究團(tuán)隊(duì)采用大規(guī)模高通量計(jì)算收集了大量的結(jié)構(gòu)-帶隙之間的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，作為人工智能的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集。他們構(gòu)建了數(shù)套深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以學(xué)習(xí)已有的結(jié)構(gòu)-帶隙數(shù)據(jù)，精確預(yù)測不在數(shù)據(jù)集之中的任意新型結(jié)構(gòu)的帶隙，精確度可高達(dá)95%。

“這一類材料的帶隙可以在導(dǎo)體與寬禁帶半導(dǎo)體之間廣泛可調(diào)，并且高度依賴原子的空間排布，在高性能存儲(chǔ)、光電器件中具有重要應(yīng)用潛力。”董源指出。在進(jìn)一步研究中，董源團(tuán)隊(duì)希望人工智能能夠承擔(dān)起一位材料科學(xué)家的角色，也就是可以根據(jù)用戶需求主動(dòng)設(shè)計(jì)材料。

參考來源：科技日?qǐng)?bào)

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