们用五年的时间优化材料,样本量会扩大至公斤级,重点配方会重复制备五十到一百批次,每一份样本都要尽可能的优化,尽可能的榨干这块材料的潜力。
依靠神经网络的贝叶斯优化,工艺参数组合优化的数据量能达到百万乃至千万级别,如果没有发现合适的材料,我们将要重新开始。
直至现在,在这千万级别的数据量中,我们最终还是筛选出了三种材料表现最好的第一壁材料,分别是:高性能钨铜复合材料、铍-铜-不锈钢组合材料以及基于表面改性技术的铜合金材料。
可是,如果要制造商业堆,这些材料的参数不够,远远不够,哪怕是加上我,也不够。
我们甚至不知道这是不是一条死路,却只能抱着必死的觉悟往前冲,饶是如此,我们甚至也可能得不到想要的结果。
无数材料研究员,学士、硕士、博士,十几年寒窗苦读,最后终其一生都很可能耗费在这两种很可能毫无意义的重复研究中,任无穷无尽的资金都在材料的制备与检测中消耗殆尽。
许晨,材料学无法再依赖智慧解决了,我们就像是在茫茫的沙漠中找到一粒完美的珍珠,可以根据珍珠的形状与空气动力学来推断落点,可以根据沙漠的地形绘制肯珍珠可能出现的地方,也可以发明筛网来筛沙子,然而,这种提升很有限。
但,更可悲的是,我们甚至不能确定那颗珍珠是否存在。”