帮助下，麻省理工和瑞士巴塞尔大学的研究人员开发了一种新的机器学习（ML）框架，可以帮助发现关于材料科学的新见解。这项研究的结果发表在《物理评论快报》上。这项研究采用了基于神经网络的方法，通过分析大量的材料数据，快速预测和优化材料的性质和特性。这种GenAI框架具有高度自动化和高效性的特点，可以帮助加速材料研究的进展。研究人员表示，他们的框架可以应用于各种

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当水从液体转变为固体时，它经历了重要的转变性质，如体积和密度。水的相变很常见，我们甚至没有认真考虑过它们，但这是一个复杂的物理系统。在相变过程中，在分子水平上预测材料的行为是非常复杂和具有挑战性的。

麻省理工和巴塞尔大学的研究人员利用GenAI的力量创建了一个新的框架，可以自动绘制新的物理系统的相图，并检测它们之间的转换。这一创新将为材料科学和化学等领域带来巨大的潜力。该框架基于机器学习算法，通过学习已知的物理模型和实验数据，能够预测新材料的性

长期以来，科学家们一直对分子水平上的相变的突然性和不可预测性感到困惑。材料及其特性的多样性，加上稀少的科学数据，增加了挑战。这一切都将随着这个新框架的发展而改变，它标志着新材料的发现和对其热力学性质的理解的重大飞跃。这个框架利用了机器学习和大数据分析的技术，以改变我们对新材料的发现和对其热力学性质的理解的重大飞跃。

“如果你有一个具有完全未知属性的新系统，你将如何选择研究哪个可观测量?我们希望，至少对于数据驱动的工具，可以以自动化的方式扫描大型新系统，并且它将为你指出系统中的重要更改。这可能是自动科学发现新的、奇特的相特性的一个工具。” Frank Schäfer说，他是CSAILJulia实验室的博士后，也是关于这种方法的论文的合著者。

巴塞尔大学的研究生Julian Arnold负责与研究相关的第一个项目；同时还包括数学系应用数学教授Julia实验室负责人Alan Edelman；以及巴塞尔大学物理系教授、资深作家Christoph Bruder。

这项研究的突破使科学家们有可能发现物质的未知相。水从液体到固体的转变是相变最明显的例子。还有其他更复杂和更复杂的材料转变，例如当材料的电导率随状态变化时。

传统的科学方法依赖于对物理状态的理论解释，同时要求科学家手动构建相图。这些方法有严重的局限性，包括无法为高度复杂的系统绘制相图，人为偏差的风险以及仅局限于对哪些参数是重要的理论假设。 然而，随着计算机技术的进步，新的科学方法正在得到发展。其中之一是基于机器学习的方法，利用计算能力和大数据分析来推断物理系统的相图。这种方法不再依赖于人为假设，并且能够处理复杂的系统，因为它可以处理大量的实验数据和变量。 这些新方法的发展对于科学界来说

来自麻省理工学院和巴塞尔大学的研究小组采用了物理学知识的GenAI模型来分析“有序参数”，这是一个可测量的量，表明了整个相变子和无序相变子的比例。例如，一个有序参数可以用来定义处于有序状态的水分子和处于无序状态的水分子的比例。

在科学和技术计算方面的杰出表现而闻名的Julia编程语言在构建新的ML模型方面发挥了重要作用。据报道，论文中发表的方法在计算效率方面优于其他ML技术。

这项研究具有改变材料科学和量子物理学领域的潜力。新框架不仅可以用于解决物理系统中的分类任务，而且还可以通过确定如何微调某些参数以获得更好的输出，在改进大型语言模型(LLM)方面发挥关键作用。

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