据外国媒体报道，日本国家材料科学研究所的科学家开发了一种机器学习过程，可以获得具有特定和所需机械财产的铝合金。这种方法可能会促进新材料的发现。
铝合金是一种轻质节能材料，主要由铝制成，但也含有镁、锰、硅、锌和铜等其他元素。各种元素和制造工艺的结合决定了合金在面对各种应力时的弹性。例如，5000系列铝合金含有镁和其他几种元素，可以用作建筑、汽车和压力容器的焊接材料；7000系列铝合金含有锌，通常也含有镁和铜，最常用于自行车车架。验证生产铝合金的各种元素和制造工艺的组合既耗时又昂贵。为了克服这个问题，日本国立材料科学研究所的Ryo Tamura与同事和丰田汽车公司合作，开发了一种材料信息技术，可以将已知的铝合金数据库数据输入到机器学习模型中，从而训练模型了解合金的不同机械财产与不同组成元素之间的关系，以及生产过程中应用的热处理类型之间的关系。一旦模型提供了足够的数据，它就可以预测生产具有特定机械财产的新合金所需的元素和生产过程，并且所有上述工作都不需要手动输入或监督。例如，该模型发现，通过增加锰和镁的含量并降低铝的含量，可以制造出具有高应力和高变形抗力的5000系列铝合金。田村说，“这类信息有助于开发合金等新材料，以满足工业需求。”该模型使用了一种称为马尔可夫链蒙特卡洛的数据统计方法，该方法使用算法获取信息，然后以图形方式显示结果，使不同变量之间的关系易于可视化。通过在训练过程中输入更大的数据集，这种机器学习方法也变得越来越可靠。
盖世汽车讯据外媒报道，劳斯莱斯首席执行官TorstenMllertvs表示，尽管新冠病大流行导致汽车销量下滑，但是今年劳斯莱斯依然将实现盈利。
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