Alchimia, che ha tentato di trasformare metalli a buon mercato come piombo e rame in oro, non è ancora riuscito. Però, con lo sviluppo di leghe in cui si mescolano due o tre elementi ausiliari con i migliori elementi del tempo, l'alchimia moderna può produrre materiali metallici ad alta tecnologia ad alta resistenza, come le leghe ad alta entropia. Ora, insieme all'intelligenza artificiale, l'era della previsione della struttura cristallina dei materiali high-tech è arrivata senza richiedere esperimenti ripetitivi.

Un gruppo di ricerca congiunto del Professor Ji Hoon Shim e del Dr. Taewon Jin (primo autore, attualmente al KAIST) del Dipartimento di Chimica di POSTECH, e il professor Jaesik Park della POSTECH Graduate School of Artificial Intelligence hanno sviluppato insieme un sistema che prevede le strutture cristalline delle leghe multielemento con caratteristiche espandibili senza bisogno di enormi dati di addestramento. Questi risultati della ricerca sono stati recentemente pubblicati in Rapporti scientifici .

Le proprietà dei materiali allo stato solido dipendono dalle loro strutture cristalline. Nella lega ad alta entropia (HEA) in soluzione solida, un materiale che ha la stessa struttura cristallina ma cambia continuamente la sua composizione chimica entro un certo intervallo, le proprietà meccaniche come resistenza e duttilità variano a seconda della fase strutturale. Perciò, la previsione della struttura cristallina di un materiale gioca un ruolo cruciale nella ricerca di nuovi materiali funzionali. Recentemente sono stati studiati metodi per prevedere la struttura cristallina attraverso l'apprendimento automatico, ma c'è un costo enorme per preparare i dati necessari per la formazione.

A questa, il team di ricerca ha progettato un modello di intelligenza artificiale che prevede la struttura cristallina degli HEA attraverso caratteristiche espandibili e dati binari sulle leghe invece dei modelli convenzionali che utilizzano oltre l'80% dei dati HEA nel processo di addestramento. Questo è il primo studio a prevedere la struttura cristallina delle leghe multielemento, compresi gli HEA, con un modello di intelligenza artificiale addestrato solo con le composizioni e i dati di fase strutturale delle leghe binarie.

Attraverso esperimenti, i ricercatori hanno confermato che la fase strutturale della lega multielemento è stata prevista con una precisione dell'80,56%, anche se i dati della lega multielemento non sono stati coinvolti nel processo di formazione. Nel caso degli HEA, è stato previsto con una precisione dell'84,20%. Secondo il metodo sviluppato dal gruppo di ricerca, si prevede che il costo di calcolo possa essere risparmiato di circa 1, 000 volte rispetto ai metodi precedenti.

"È necessario un immenso set di dati per applicare una metodologia di intelligenza artificiale allo sviluppo di nuovi materiali, " ha spiegato il professor Ji Hoon Shim che ha guidato la ricerca. "Questo studio è significativo in quanto consente di prevedere efficacemente la struttura cristallina dei materiali avanzati senza garantire un enorme set di dati".