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斯科尔科沃科学技术研究院（Skoltech）的研究人员提供了一个解决方案，即在所有可能的化学元素组合中寻找具有所需特性的材料。这些组合几乎是无穷无尽的，而且每种组合都有无限多的可能晶体结构；无论是在实验中还是在硅胶中测试并选择最佳方案（例如，最硬的化合物）都是不可行的。Skoltech教授ArtemR.Oganov和他的博士生ZahedAllahyari开发的计算方法解决了理论材料科学的这一重大问题。Oganov和Allahyari用MendS代码展示了他们的方法，并在超硬材料和磁性材料上进行了测试。

年，我们开发了一种可以预测给定化学元素固定组合的晶体结构的算法。然后，我们通过教它在没有特定组合的情况下工作，提高了它的预测能力，因此一次计算就可以得到所有稳定的给定元素的化合物及其各自的晶体结构。新方法解决了一个更大的任务：在这里，我们既不选择精确的化合物，也不选择特定的化学元素，相反，我们在考虑到所有可能的晶体结构的情况下，搜索所有化学元素的所有可能组合，并找到那些具有所需属性（例如，最高硬度或最高磁化率）的化合物。

研究人员首先确定，可以建立一个抽象的化学空间，这样在这个空间中相互接近的化合物就会有相似的特性。因此，所有具有奇特属性的材料(例如超硬材料)都将被聚类在特定的区域，而进化算法对于寻找最佳材料特别有效。Mendelevian搜索算法通过双重进化搜索的方式运行：对于化学空间中的每一点，它都会寻找最佳的晶体结构，同时这些找到的化合物相互竞争和变异，自然选择出最佳的化合物。

为了测试新方法的效果，科学家们给他们的机器布置了一个任务，让他们的机器寻找最硬的物质的成分和结构。他们的算法返回的是金刚石，这让追求比金刚石更硬的材料成为死胡同。此外，该算法还预测出了几十种硬度和超硬相，其中包括大部分已经知道的材料和几种完全新的材料。

这种方法可以加快寻找破纪录材料的速度，迎来新的技术突破。有了这些材料，科学家们可以创造出全新的技术，或者提高旧技术的效率和可用性。

论文标题为《Coevolutionarysearchforoptimalmaterialsinthespaceofallpossible