生成式深度学习作为高熵难熔合金逆向设计的工具
材料科学
2023-01-03 v2
摘要
生成式深度学习正推动材料设计领域的一波新创新。本文中，我们通过一个面向超高温应用的难熔高熵合金的案例研究，讨论这些方法的基本工作原理及其相对于理性设计的优势。我们展示了由这些方法驱动的新合金逆向设计的计算基础设施与工作流。我们的初步结果表明，生成模型能够学习复杂关系以按需生成新物，使其成为材料信息学中一种有价值的工具。
引用
@article{arxiv.2108.12019,
title = {Generative deep learning as a tool for inverse design of high-entropy refractory alloys},
author = {Arindam Debnath and Adam M. Krajewski and Hui Sun and Shuang Lin and Marcia Ahn and Wenjie Li and Shanshank Priya and Jogender Singh and Shunli Shang and Allison M. Beese and Zi-Kui Liu and Wesley F. Reinhart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.12019},
year = {2023}
}