MATAI: A Generalist Machine Learning Framework for Property Prediction and Inverse Design of Advanced Alloys
Yanchen Deng, Chendong Zhao, Yixuan Li, Bijun Tang, Xinrun Wang, Zhonghan Zhang, Yuhao Lu, Penghui Yang, Jianguo Huang, Yushan Xiao, Cuntai Guan, Zheng Liu, Bo An
先进金属合金的发现受到广阔的成分空间,相互竞争的属性目标和现实世界对可制造性的限制的阻碍。 在这里,我们介绍了MATAI,一个用于属性预测和作为铸造合金的反向设计的通用机器学习框架。 MATAI集成了一个策划的合金数据库、基于深度神经网络的属性预测器、约束感知优化引擎和迭代的AI-实验反馈循环。 该框架估计了关键的机械属性,包括密度,屈服强度,最终拉伸强度和拉长,直接从组成,使用多任务学习和物理知识的电感偏差。 合金设计被设计为一个受约束的优化问题,并使用将本地搜索与符号约束编程相结合的双级方法解决。 我们展示了MATAI在基于Ti的合金系统上的能力,该系统是轻质结构材料的标准类,它通过7次迭代快速识别同时实现较低密度(<4.45 g/cm3),强度更高(>1000 MPa)和可欣赏的延展性(>5%)的候选者。 实验验证证实,MATAI设计的合金优于TC4等商业参考,突出了该框架在现实设计限制下加速发现轻量化高性能材料的潜力。
The discovery of advanced metallic alloys is hindered by vast composition spaces, competing property objectives, and real-world constraints on manufacturability. Here we introduce MATAI, a generalist machine learning framework for property prediction and inverse design of as-cast alloys. MATAI integrates a curated alloy database, deep neural network-based property predictors, a constraint-aware optimization engine, and an iterative AI-experiment feedback loop. The framework estimates key mechani...