Sebbene l'apprendimento automatico abbia avuto successo sotto molti aspetti, la sua applicazione nelle previsioni della struttura cristallina e nella progettazione dei materiali è ancora in fase di sviluppo. Recentemente, Il gruppo del Prof. Jian Sun presso il Dipartimento di Fisica, Università di Nanchino, implementato un algoritmo di apprendimento automatico nel metodo di ricerca della struttura cristallina. Hanno usato un algoritmo di apprendimento automatico per descrivere la superficie di energia potenziale e l'hanno usato per filtrare le strutture cristalline, migliorare l'efficienza di ricerca della previsione della struttura cristallina.

Composti ibridi di metalli di transizione ed elementi leggeri, in particolare nitruri di metalli di transizione, sono stati ampiamente studiati per la loro elevata incomprimibilità e modulo di volume. Però, nitruri di tungsteno superduri (durezza Vickers superiore a 40 GPa) non sono ancora stati trovati. Le bande di energia fornite dagli elettroni di valenza d degli atomi di tungsteno possono facilmente attraversare il livello di energia di fermi, e la metallicità porta ad una grande riduzione della loro durezza. Perciò, la progettazione di strutture cristalline di nitruro di tungsteno non metalliche sembra essere un modo promettente per raggiungere proprietà meccaniche eccezionali come la superdurezza.

Sulla base di ricerche precedenti, una collaborazione guidata dal Prof. Jian Sun e dal Prof. Hui-Tian Wang presso il Dipartimento di Fisica, Università di Nanchino, ha riassunto tre caratteristiche per la progettazione di composti ibridi superduri di metalli di transizione ed elementi leggeri:struttura cristallina metastabile stabile ad alta pressione e pressione ambiente, strutture elettroniche non metalliche, e un ampio rapporto di elementi luminosi. Queste caratteristiche li hanno ispirati a progettare nitruri di tungsteno ricchi di azoto contenenti speciali configurazioni di base a base di azoto, come anelli, Catene, reti e strutture, ecc. Sulla base di queste regole di progettazione e del metodo di ricerca della struttura cristallina di apprendimento automatico di nuova concezione, hanno previsto con successo un nitruro di tungsteno non metallico ricco di azoto h-WN6. Ha una struttura a sandwich formata da un anello a sei membri di azoto e atomi di tungsteno.

La funzione di localizzazione degli elettroni e l'analisi della carica di Bader indicano che h-WN6 è un cristallo ionico contenente forti legami covalenti N-N. Può essere stabile ad alte pressioni e metastabile a pressione ambiente. Inoltre, ha un piccolo, gap energetico indiretto e comportamento anomalo dell'allargamento del gap sotto compressione. (vedi la struttura cristallina, strutture elettroniche e i comportamenti ad alta pressione nella figura allegata). Più interessante, Si stima che h-WN6 sia il più duro tra i nitruri di metalli di transizione conosciuti finora, con una durezza Vickers intorno a 57 GPa e ha anche una temperatura di fusione piuttosto elevata di circa 1, 900 K. Inoltre, i loro calcoli mostrano anche che questo composto ricco di azoto può essere considerato come un potenziale materiale ad alta densità energetica a causa della buona gravità gravimetrica (3,1 kJ/g) e volumetrica (28,0 kJ/cm ³ ) densità di energia.

I ricercatori hanno sviluppato un metodo di ricerca della struttura cristallina accelerato di apprendimento automatico, ha riassunto le regole di progettazione dei composti di elementi leggeri in metallo di transizione superduro, e ha previsto un nitruro di tungsteno superduro e ad alta densità di energia con una buona stabilità termica. Lo studio stimolerà la progettazione teorica e la sintesi sperimentale di questo tipo di materiale metallico di transizione con potenziale valore applicativo. Ciò arricchirà anche la famiglia dei materiali superduri e potrà essere utilizzato come riferimento per comprendere l'origine della durezza.