松山湖材料实验室张世允博士、刘松灵博士等在研究员胡远超/汪卫华等指导下，提出材料网络科学的新方法，构建了针对二元和三元非晶合金的材料网络，以推动非晶合金的高效开发。相关成果近日发表于《国家科学评论》（National Science Review）。

二元与三元非晶合金的材料网络构建与挖掘。研究团队，下同

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非晶合金的研制高度依赖组成元素与合金成分。由于合金材料以共价键作用为主导，形成三维空间密堆结构具有较强驱动力，这使得金属材料玻璃形成能力有限，即临界冷却速率较高，因而通常非晶合金样品尺寸有限。多组元往往是设计和开发高性能非晶合金的必要条件，但多组元特性会大幅增加材料样本空间，给材料优化设计带来巨大挑战，增加材料开发各项成本。因此，如何高效开发新型非晶合金，成为该领域的关键科学与技术难题。

当前，人工智能技术的发展为材料开发带来新机遇与动力。数据驱动的材料研制是热门研究方向，即从已积累的数据中挖掘隐藏的材料设计线索。截至目前，监督式机器学习方法在全球范围内广泛应用，其基本原理是构建实验数据数字化特征与目标性能在高维空间中的映射关系。材料特征构建主要通过综合组成元素和合金的物理化学等性能参数实现。如何利用先进数据科学方法处理材料小数据问题，成为下一个研究重点。

三元非晶合金的动态材料网络挖掘。

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研究人员对过去60年实验开发的非晶合金数据进行整理、收集与清洗。与传统图表式研究模式不同，他们构建了针对二元和三元非晶合金的材料网络。深入挖掘这些材料网络后发现，其拓扑结构包含诸多传统研究方法无法识别的隐藏材料关联信息。针对三元非晶合金的网络结构，其全连接子图可为多组元合金材料设计提供思路。

与此同时，研究人员通过构建动态材料网络，分析了过去几十年非晶合金开发的动态演化信息，从材料开发历史中探寻材料研制规律。结果表明，在科学知识和经验积累基础上开发非晶合金，容易陷入“创新陷阱”，即后续开发的非晶合金材料早已嵌入材料网络。这一发现也表明，材料网络的拓扑结构分析可有效指导实验设计。不同尺度的材料网络之间子结构单元能够相互预测，例如，二元非晶合金材料网络中的三角形可有效预测三元非晶合金。该方案能大幅降低材料空间复杂度，为复杂合金体系开发提供新思路。

此外，这些材料网络均遵循“异常无标度性”特性，与“互联网”等无标度网络结构存在差异。其根源在于，材料网络具有“物理约束”，即其节点个数有上限，但连接边的增长不受限制，这导致子结构（边或三角形）数目增长速度远超节点个数增长速度。该现象在日常生活中较为常见，如航线网络、邮箱网络等。这些研究表明材料网络与其他网络具有诸多相似性，未来有望推动交叉学科发展，激发创新科学思维。

相关论文信息：https://doi.org/10.1093/nsr/nwaf398