Das Konzept der Kurzstreckenordnung (SRO) – die Anordnung von Atomen über kurze Entfernungen – in metallischen Legierungen wurde in der Werkstoffwissenschaft und -technik untererforscht. In den letzten zehn Jahren ist jedoch ein erneutes Interesse an der Quantifizierung aufgekommen, da die Entschlüsselung der SRO ein entscheidender Schritt zur Entwicklung maßgeschneiderter, leistungsstarker Legierungen wie stärkerer oder hitzebeständiger Materialien ist. Die Verständnis, wie sich Atome anordnen, ist keine leichte Aufgabe und muss mithilfe von aufwändigen Laborexperimenten oder Computersimulationen basierend auf unvollkommenen Modellen verifiziert werden. Diese Hürden haben es bisher schwierig gemacht, die SRO in metallischen Legierungen vollständig zu erforschen.
Killian Sheriff und Yifan Cao, Doktoranden am Department of Materials Science and Engineering (DMSE) des MIT, nutzen Maschinenlernen, um die komplexe chemische Anordnung, die die SRO ausmacht, Atom für Atom zu quantifizieren. Unter der Leitung von Assistenzprofessor Rodrigo Freitas und mit Unterstützung von Assistenzprofessor Tess Smidt im Department of Electrical Engineering and Computer Science wurde ihre Arbeit kürzlich in den Proceedings of the National Academy of Sciences veröffentlicht. Das Interesse an der Verständnis der SRO ist mit der Begeisterung für fortgeschrittene Materialien namens Hochentropie-Legierungen verbunden, deren komplexe Zusammensetzungen ihnen überlegene Eigenschaften verleihen.
Traditionelle Verfahren zur Erfassung der SRO erforderten kleine Simulationsmodelle oder Simulationen mit einer begrenzten Anzahl von Atomen, die kein vollständiges Bild komplexer Materialsyste mealten. Glücklicherweise nutzen Forscher mehr und mehr das Maschinenlernen, um die Mängel traditioneller Ansätze zur Erfassung und Quantifizierung der SRO zu überwinden. In Zukunft erwarten sie, durch genaue Untersuchungen des Festkörpers und der atomaren Struktur neue Legierungen zu entwickeln können.