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随着桑迪亚国家实验室的发现，这种替代能源可能正在向前发展。
Sandia国家实验室的一个材料科学家和计算机科学家团队与国际合作者合作，在去年创造了12种新的合金，朝着一个有意义的方向前进，推动氢燃料生产向前发展。
经过一年的合作，这个团队创造出了十几种合金，并且完成了更多的工作。
这一对氢燃料未来的承诺看起来也有相当大的潜力，因为该团队还建立了数百种高速合金的模型。这是一个强有力的证明，机器学习可以通过简化消费者的生产基础设施来帮助加速H2能源的未来。
参加桑迪亚队的有维塔莉·斯塔维拉、马克·阿兰多夫、马修·威特曼和萨潘·阿加瓦尔。科学家们在《材料化学》杂志上发表了一篇论文，详细介绍了他们的发现。他们与来自瑞典Ångström实验室和英国诺丁汉大学的研究人员一起发表了论文。
该小组的发现可能有助于发现用于氢燃料生产的新材料和催化剂。
Witman说:“在储氢研究方面有着悠久的历史，并且有一个描述氢与不同材料相互作用的热力学值的数据库。”“有了现有的数据库、各种机器学习和其他计算工具，以及最先进的实验能力，我们组建了一个国际合作小组来共同努力。我们证明，机器学习技术确实可以模拟氢与金属相互作用时发生的复杂现象的物理和化学现象。”
该团队使用了一个数据驱动的模型来预测合金的热力学性质。通过这种方式，他们已经显著加快了研究速度。基于这一原理的机器学习模型——一旦建立和训练——只需几秒钟就能执行，这使得筛选所有新的化学空间成为可能。
在这个特殊的案例中，该团队能够筛选600种可能用于氢燃料储存和传输的材料。
艾伦多夫说:“这仅仅用了18个月的时间。“如果没有机器学习，这可能需要几年时间。考虑到从历史上看，一种材料从实验室发现到商业化大约需要20年的时间，这是很重要的。”
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