面向供应风险的合金发现与设计

材料设计是创新的关键驱动力，但忽视材料及其供应链所固有的技术、经济和环境风险，可能导致不可持续且风险偏高的解决方案。为此，我们提出一种新颖的风险感知设计方法，将供应链感知设计策略整合到材料开发过程中。该方法利用现有的语言模型和文本分析，开发了用于预测材料原料供应风险指数的专用模型。为高效地导航多目标、多约束的设计空间，我们采用批量贝叶斯优化（BBO），实现对平衡性能目标与最小化供应风险之间的Pareto最优高熵合金（HEA）的识别。以MoNbTiVW系统为案例研究，展示了在四种情景下我们方法的有效性，突出了将供应风险纳入设计过程的重大影响。通过同时优化性能和供应风险，我们确保所开发的合金不仅高性能，而且是可持续的和经济可行的。这种集成方法代表了通往未来的关键一步，在未来，材料的发现与设计将无缝地考虑可持续性、供应链动态以及综合生命周期分析。