Acta Mater.：借助机器学习模型实现硬磁相的组成优化

【引言】

机器学习近期跻身为材料研究中的重要工具。机器学习模型现已成功应用于预测晶界能和纯金属中的迁移率，铁电体距离温度和钙钛矿的种类等。然而，机器学习的主要应用被限制在和原子能或原子力直接相关的性质。这一限制主要起源于互联网数据库中众多结构和组成的能量高精缺密度泛函理论数据的可用性。机器学习在准确预测和优化未在数据库存档的其他材料性质的潜力，还需要进一步探索。

【成果简介】

近日，德国Fraunhofer材料力学研究院的Johannes J. Moller博士（通讯作者）和弗莱堡大学的研究人员合作，在Acta Materialia上发表了题为“Compositional optimization of hard-magnetic phases with machine-learning models”的文章。在该篇文章中，作者使用硬磁相作为说明例子，阐释了机器学习在材料研究领域的前景。作者建立了基于kernel的机器学习模型来预测新型永磁体的最优化学组成，这在许多绿色能源技术上都是关键部分。基于密度泛函理论计算的组合高通量筛选，所得磁性能数据由于训练和测试机器学习模型。文章作者直接选择描述不同构型，有助于用于组成优化机器学习模型的后续使用，从而预测如Nd₂Fe₁₄B的先进磁性材料的潜在替代品，要求其具有类似的本征硬磁性质，但稀土元素的临界值更低。

【图文导读】

图1：用Wyckoff位置表示的R_EA₁₂X结构的晶体结构。对称等价的A原子的连接键选用更明显的表示。

图2：所选的R_E(Fe,A)₁₂X化合物的描述符的图示。

图3：用于表征含Nd化合物的μ₀M、K₁和E_f的SVR模型的十重交叉验证结果。

图4：用于表征含Nd化合物的μ₀M、K₁和E_f的SVR模型和LR模型的测试。

图5：通过未知组成的NdFe_12-z/2Co_z/2N和TB-LMTO-ASA结果的比较，kernel函数对K₁预测的影响。

【小结】

该工作结果清楚地阐释了机器学习方法在材料发现和设计方向的潜力。通过模型超参数的适当选择和材料描述，准确预测整个化合物空间的材料性能以及识别优化已获得性质的组成成为可能。最后，机器学习的应用仅被训练数据的可获得性和准确度限制。

文献链接：Compositional optimization of hard-magnetic phases with machine-learning models（Acta Mater.，2018，DOI：10.1016/j.actamat.2018.03.051）

本文由材料人计算材料组Isobel供稿，材料牛整理编辑。

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