实时实验-理论闭环交互驱动的自主材料科学探索：Sn-Bi薄膜相图的高效精准构建

本研究针对材料科学中实验与理论迭代效率低下的难题，开发了自主材料搜索引擎（AMASE）系统。通过贝叶斯优化（BO）与CALPHAD（相图计算）的实时交互，实现了Sn-Bi薄膜温度-成分相图的自导航测绘，实验量减少6倍，首次展示了无人工干预的闭环材料探索范式，为高通量材料发现提供新范式。

　　

现代材料科学的发展长期依赖“实验-理论”迭代的经典范式，但这一过程往往因计算规模、时间限制或现象复杂性而难以高效闭环。尤其在薄膜材料领域，纳米尺度效应会导致相图与体材料显著偏离，传统相图测绘方法需耗费大量实验资源，且易受材料氧化、挥发等因素干扰。如何实现实验与理论的实时动态交互，成为加速材料发现的关键挑战。

针对这一难题，研究人员在《SCIENCE ADVANCES》发表的研究中，提出了自主材料搜索引擎（AMASE）系统。该系统通过整合贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）、相图计算（CALculation of PHAse Diagram, CALPHAD）和实时X射线衍射（XRD）分析，首次实现了实验与理论模型的无缝闭环交互。研究以Sn-Bi薄膜体系为范例，仅用8小时22分钟（66次XRD测量）便精准构建了薄膜相图，实验量较传统网格法减少6倍，并发现薄膜共晶点（53.3% Sn, 133.1°C）与体材料（59.5% Sn, 140.7°C）存在显著差异。

关键技术方法包括：1）基于改进的一维YOLO卷积神经网络（CNN）实现XRD峰位自动追踪；2）变分高斯过程分类器（Variational Gaussian Process Classifier, VGPC）驱动相边界搜索；3）CALPHAD热力学模型实时更新相图预测；4）贝叶斯主动学习策略动态选择下一实验参数。

RESULTS
研究团队首先设计Sn_xBi_1-x（0.71<>

DISCUSSION
相比纯高斯过程（GP）方法，AMASE因CALPHAD的外推能力显著降低实验量（图6）。薄膜相图偏移归因于纳米晶表面张力效应，验证实验测得共晶点（55.5% Sn, 133.2°C）与AMASE预测高度吻合。研究指出，未来通过整合第一性原理计算与大语言模型（LLM），可拓展至未知相图体系；而环境可控高温衍射仪将助力高熔点材料研究。

该工作开创了“理论-实验”实时互馈的自主科研新模式，其技术框架可推广至密度泛函理论（DFT）等计算模块的集成。这不仅为纳米材料相变研究提供新工具，更启示了跨学科自主科学系统的设计范式。