“Ada banyak material potensial untuk paduan semacam itu karena ada banyak variabel: seperti unsur kimia dalam paduan, keseimbangan di antara unsur-unsur tersebut, kisi kristal, dll. Misalnya, dalam sistem paling sederhana yang terdiri dari dua unsur, niobium dan wolfram, jika kita melihat kumpulan 20 atom dalam sel kisi kristal, kita harus memodelkan lebih dari satu juta kombinasi yang berbeda, 2 dipangkatkan 20, tanpa memperhitungkan simetri”, SkolTech mengutip profesor Alexander Shapeyev.
ADVERTISEMENT
SCROLL TO RESUME CONTENT
Selain itu, algoritme yang digunakan untuk simulasi dan pemilihan paduan bekerja dengan baik saat Anda melakukan pencarian selektif tanpa menelusuri semua kemungkinan kombinasi. Dalam kasus ini, ada risiko kehilangan material dengan karakteristik yang luar biasa.
Kami menggunakan pendekatan yang berbeda: pembelajaran mesin, yang memiliki kecepatan komputasi tinggi dan memungkinkan penelusuran semua kemungkinan kombinasi hingga batas tertentu, misalnya, 20 atom dalam sel super. Artinya, kami tidak akan kehilangan material yang bagus”, SkolTech mengutip Victoria Zinkovich, salah satu penulis studi tersebut.
Untuk menguji pendekatan mereka, para penulis menggunakan logam dengan titik leleh tinggi (vanadium, molibdenum, niobium, tantalum, wolfram) dan logam mulia (emas, perak, platina, paladium), yang menghasilkan enam kombinasi atom yang berbeda berdasarkan logam tersebut.
Kemudian para ilmuwan menguji semua kombinasi ini dengan menerapkan algoritma yang memungkinkan pengujian paduan logam mana yang stabil dan mana yang rentan terhadap dekomposisi.
Hasilnya adalah identifikasi 268 paduan logam baru yang stabil di bawah nol derajat, yang sebelumnya tidak diketahui. Hal ini membuktikan bahwa penggunaan pembelajaran mesin memungkinkan penemuan paduan logam yang tidak dapat diakses melalui metode rekayasa material standar.
