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原子從一個位置擴散到另一個位置的過程在許多重要過程中起到重要作用，比如沉淀和成核。復雜材料由于本征的化學成分復雜，因此原子擴散的建模以及形成規則結構非常困難。

有鑒于此，加州大學Penghui Cao等報道神經網絡動力學預測和模擬擴散能夠對處于復雜化學環境的材料化學和結構變化進行預測。

主要內容

（1）

這個方法能夠將人工神經網絡并且對晶格結構和化學表示進行精確的對原子移動的各種能壘、單個原子之間躍遷的情況進行預測。

（2）

研究了NbMoTa合金隨溫度變化的局部化學原子排列，發現臨界溫度B2原子排列具有最大的可能性。原子跳躍的隨機分布圖結果發現在這個溫度附近具有最顯著的擴散不均勻特征，這與原子有序排列以及B2結構的形成密切相關。這個NMK神經網絡方法有助于研究材料的擴散有關性質以及材料有可能具有的隱藏的優異性能。

參考文獻

Xing, B., Rupert, T.J., Pan, X. et al. Neural network kinetics for exploring diffusion multiplicity and chemical ordering in compositionally complex materials. Nat Commun 15, 3879 (2024).

DOI: 10.1038/s41467-024-47927-9

https://www.nature.com/articles/s41467-024-47927-9