研究人员开发出预测超硬和磁性材料的新方法

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提供了新的解决方案。这些组合实际上是无穷无尽的，每个组合都有无限可能的晶体结构。在实验或计算机模拟中测试它们并做出*佳选择（例如，*坚硬的化合物）是不可行的。Skoltech的教授Artem R. Oganov和他的博士生Zahed Allahyari开发的计算方法解决了这一理论材料科学的关键问题。Oganov和Allahyari在MendS代码中表达了他们的方法（Mendelevian Search），并在超硬和磁性材料上进行了测试。

“ 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，我们通过教它无需特定组合就可以工作来提高其预测能力。因此，一次计算即可为您提供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*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，*高的硬度或*高的磁化强度）”，Skoltech和MIPT的教授——Artem Oganov说道。

研究人员首先发现，可以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，所有具有特殊属性的材料（例如，超硬材料）都将聚集在某些区域，并且进化算法对于找到*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*佳的晶体结构，同时这些发现的化合物彼此竞争，进行配位并突变，从而自然选择出*佳的一个。

为了测试这种新方法的功效，科学家们给计算机赋予了一项任务，即寻找*坚硬材料的成分和结构。*终，他们的算法返回到了金刚石，这使得追求比金刚石更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材料，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超硬材料的速度，并带来新的技术突破。拥有了这些材料的科学家可以创造出全新的技术，或者提高旧技术的效率和可用性。

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