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超大规模集成电路制造往往依赖于 金属材料 的可持续发展。 大语言模型的可解释性 ，有望打开AI黑盒子，赋能合金材料自主设计，最大限度减少高端合金中不必要元素（稀缺、昂贵、有毒等）的使用，提高可持续性。 近日， 北京科技大学谢建新院士 团队报道了一种新型的合金设计策略，融合了 物理化学因素筛选 、 基于SHAP的“黑盒”解释方法 和 元素影响的敏感性分析 ，成功构建了 合金成分和性能的 “白盒”模型 ，有效选择合金元素，以降低了C70350合金系列中的Co含量。 相关研究工作以“Empowering the Sustainable Development of High-End Alloys via Interpretive Machine Learning”为题发表在国际顶级期刊《Advanced Materials》上。 研究背景 在过去几十年中，稀有、昂贵和有毒的元素被广泛应用于金属合金，尤其是结构合金，以确保优异的性能。然而，这些元素的使
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