斯科尔科沃科技学院 门捷列夫对硬质和超硬材料的研究结果
欧加诺夫/ NPJ计算材料公司 斯科尔特奇的研究人员提供了一个解决方案，在所有可能的化学元素组合中寻找具有所需特性的材料
这些组合实际上是无穷无尽的，每一种都有无数种可能的晶体结构；无论是在实验中还是在计算机上，都不可能对它们进行测试并选择最佳选项(例如，最硬的化合物)
斯科特教授开发的计算方法
欧加诺夫和他的哲学博士
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学生扎伊德·阿拉希亚里解决了理论材料科学的这个主要问题
Oganov和Allahyari在MendS代码中介绍了他们的方法(代表门捷列夫搜索)，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，我们通过教它在没有特定组合的情况下工作来增加它的预测能力——这样一次计算就可以给出给定元素的所有稳定化合物及其各自的晶体结构
新方法解决了一个更雄心勃勃的任务:在这里，我们既不选择精确的化合物，甚至也不选择特定的化学元素——相反，我们搜索所有化学元素的所有可能组合，考虑所有可能的晶体结构，并找到那些具有所需性质的(例如
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阿尔特姆·欧加诺夫说，他是斯科特和MIPT的教授，皇家化学学会会员，欧洲科学院成员
研究人员首先确定，有可能建立一个抽象的化学空间，以便在这个空间中相互靠近的化合物具有相似的性质
因此，所有具有特殊性质的材料(例如超硬材料)将聚集在某些区域，进化算法对于寻找最佳材料将特别有效
门捷列夫搜索算法通过双重进化搜索:对于化学空间中的每一点，它寻找最佳的晶体结构，同时这些发现的化合物相互竞争，交配，并在最佳的自然选择中变异
为了测试新方法的功效，科学家给他们的机器一项任务，寻找最坚硬材料的成分和结构
他们的算法返回了钻石，这使得对比钻石更难的材料的追求成为死胡同
此外，该算法还预测了几十种硬质和超硬相，包括大多数已知材料和一些全新的材料
这种方法可以加快寻找破纪录的材料，并带来新的技术突破
有了这些材料，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
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