共计 978 个字符，预计需要花费 3 分钟才能阅读完成。
自 2011 年在德雷克塞尔大学首次发现以来，MXenes——一类具有独特性能的二维纳米材料——已成为该领域最大且增长最快的材料家族。目前，科学家们已发现 50 多种独特的 MXene 材料，来自全球 100 多个国家的数万名研究人员致力于这些材料的实验合成与特性测试。
近日，由德雷克塞尔大学 Yury Gogotsi 博士和普渡大学 Babak Anasori 副教授领导的多所大学研究团队在《科学》杂志发表重要研究成果，揭示了支撑 MXenes 材料独特结构和行为的热力学原理。这一发现为利用人工智能技术加速材料研究提供了关键突破。
- 
- 
- 
- 
- 
- 
研究团队通过合成 40 种 MXene 材料（其中 30 种为新发现），系统观察了不同层数和金属元素对材料原子结构的影响。他们发现，当材料中包含多达六种不同金属时，原子倾向于有序排列；而当金属种类达到七种或更多时，原子则表现出完全随机混合的趋势。
“ 这项研究表明，高熵材料中的短程有序决定了熵与焓对其结构和性能的影响，” 论文第一作者、普渡大学博士后研究员 Brian Wyatt 博士表示，” 这一发现为理解高熵材料的形成机制提供了新的视角。”
研究团队利用动态二次离子质谱 (SIMS) 技术对材料进行逐层分析，观察到材料的电阻和红外辐射穿透性随层数和金属种类增加而变化的规律。这些发现为制造具有特定原子结构的 MXenes 及其母材料 MAX 相提供了理论指导。
“ 人工智能将成为材料研究的关键赋能技术，”Anasori 副教授指出，” 通过结合计算科学、机器学习和 AI 技术，我们能够在新材料的广阔海洋中导航，指导其开发并筛选出具有特定技术需求的材料结构。”
尽管研究人员已使用机器学习和计算机建模数十年，但近期微芯片技术的突破将 AI 的预测能力提升到新的高度。然而，Gogotsi 博士指出，要充分实现 AI 在材料科学中的潜力，还需要更深入地理解新材料的化学行为。
“ 我们的研究为材料原子设计开辟了新途径，”Anasori 副教授表示，” 未来，我们希望能够创造出在极端条件下超越现有材料性能的新材料，无论是在清洁能源、电动汽车续航，还是太空与深海应用领域，都将推动下一代技术的发展。”
这一突破性研究不仅为 MXenes 材料的开发提供了新的理论基础，也为人工智能在材料科学领域的应用打开了新的大门。随着研究的深入，科学家们有望通过 AI 技术实现更高效、更精准的纳米材料定制，为未来科技发展提供关键材料支撑。
