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隨著桑迪亞國家實驗室的發現，這種替代能源可能正在向前發展。
Sandia國家實驗室的一個材料科學家和計算機科學家團隊與國際合作者合作，在去年創造了12種新的合金，朝著一個有意義的方向前進，推動氫燃料生產向前發展。
經過一年的合作，這個團隊創造出了十幾種合金，并且完成了更多的工作。
這一對氫燃料未來的承諾看起來也有相當大的潛力，因為該團隊還建立了數百種高速合金的模型。這是一個強有力的證明，機器學習可以通過簡化消費者的生產基礎設施來幫助加速H2能源的未來。
參加桑迪亞隊的有維塔莉·斯塔維拉、馬克·阿蘭多夫、馬修·威特曼和薩潘·阿加瓦爾。科學家們在《材料化學》雜志上發表了一篇論文，詳細介紹了他們的發現。他們與來自瑞典?ngstr?m實驗室和英國諾丁漢大學的研究人員一起發表了論文。
該小組的發現可能有助于發現用于氫燃料生產的新材料和催化劑。
Witman說:“在儲氫研究方面有著悠久的歷史，并且有一個描述氫與不同材料相互作用的熱力學值的數據庫。”“有了現有的數據庫、各種機器學習和其他計算工具，以及最先進的實驗能力，我們組建了一個國際合作小組來共同努力。我們證明，機器學習技術確實可以模擬氫與金屬相互作用時發生的復雜現象的物理和化學現象。”
該團隊使用了一個數據驅動的模型來預測合金的熱力學性質。通過這種方式，他們已經顯著加快了研究速度。基于這一原理的機器學習模型——一旦建立和訓練——只需幾秒鐘就能執行，這使得篩選所有新的化學空間成為可能。
在這個特殊的案例中，該團隊能夠篩選600種可能用于氫燃料儲存和傳輸的材料。
艾倫多夫說:“這僅僅用了18個月的時間。“如果沒有機器學習，這可能需要幾年時間。考慮到從歷史上看，一種材料從實驗室發現到商業化大約需要20年的時間，這是很重要的。”
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