Mendelevian搜索硬质和超硬材料的结果。
Skoltech的研究人员为在所有可能的化学元素组合中寻找具有所需特性的材料的问题提供了解决方案。这些组合实际上是无穷无尽的，并且每种组合都有无限多种可能的晶体结构。在实验或计算机模拟中测试它们并选择最佳选项（例如，最坚硬的化合物）是不可行的。Skoltech教授Artem R. Oganov和他的博士生Zahed Allahyari开发的计算方法解决了理论材料科学的这一主要问题。Oganov和Allahyari在MendS代码（代表Mendelevian搜索）中介绍了他们的方法，并在超硬和磁性材料上对其进行了测试。
“ 2006年，我们开发了一种算法，可以预测给定化学元素固定组合的晶体结构。然后，我们通过教它不需进行特定组合即可工作来提高其预测能力-因此，通过一次计算，您便可以得出给定元素及其各自晶体结构的所有稳定化合物。新方法解决了一个更加艰巨的任务：在这里，我们既不选择精确的化合物，也不选择特定的化学元素；相反，我们在考虑所有可能的晶体结构的情况下搜索所有化学元素的所有可能组合，并找到具有所需的特性（例如，最高的硬度或最高的磁化强度）”，Skoltech和MIPT教授，皇家化学学会会员，欧洲科学院成员Artem Oganov说。
研究人员首先指出，有可能建立一个抽象的化学空间，以便在该空间中彼此靠近的化合物具有相似的特性。因此，所有具有特殊特性的材料（例如，超硬材料）都将聚集在某些区域中，并且进化算法对于找到最佳材料特别有效。Mendelevian搜索算法通过双重进化搜索进行：对于化学空间中的每个点，它寻找最佳的晶体结构，同时这些发现的化合物彼此竞争，交配并突变，从而自然选择出最佳的一。
为了测试这种新方法的功效，科学家们给机器赋予了一项任务，即寻找最坚硬材料的成分和结构。他们的算法返回了钻石，这使得追求比钻石硬的材料成为死胡同。此外，该算法还预测了几十个硬相和超硬相，包括大多数已知材料和几种全新材料。
这种方法可以加快寻找破记录的材料的速度，并带来新的技术突破。配备了这些材料的科学家可以创造全新的技术或提高旧技术的效率和可用性。
参考：Zahed Allahyari和Artem R. Oganov的“在所有可能化合物的空间中对最佳材料进行协同进化搜索”，2020年5月14日，npj计算材料。DOI：
10.1038 / s41524-020-0322-9
