超硬材料在制備優異抗劃傷涂層方面具有良好的應用潛力，能對昂貴的設備起到更好的保護效果。目前，科技人員已具備開發這種超硬新型材料的能力。

計算技術進一步提高了對碳結構形態的認知

研究人員借助計算技術已識別了43種以前未知的碳結構形態，這些碳結構形態具有穩定而超硬的性能，其中有些碳結構形態的硬度與鉆石相當，甚至更硬。這些碳結構形態都是由碳原子組成，且具有獨特的晶格排列結構。而且，研究人員借助計算推演技術與機器智能學習模型相結合的方法來尋找新型材料。這是一項理論性研究工作，以此推算出新的碳結構，還有待于將它制造出來。美國布法羅大學的化學教授伊萬·楚雷克博士表示，“鉆石是目前市面上最堅硬的材料，但它們非常昂貴。我的同事在實驗室做高壓實驗，使用鉆石進行材料擠壓試驗。他們抱怨鉆石破裂的代價太大。我們試圖找到比鉆石更硬、更便宜的材料，而且可能還具有一些鉆石沒有的特性，如在熱性能、電性能方面等。”新材料研究項目由提出，并與美國杜克大學機械工程和材料科學教授斯特凡諾·庫塔諾羅博士共同負責開展工作。

超硬材料的特性

科學界認為，在維氏硬度測試中如果一種材料的硬度值超過40吉帕斯卡，則認為該材料是超硬的。上述研究的所有43種新碳結構材料估計都達到這個硬度值，有3種略高于鉆石的維氏硬度，伊萬·楚雷克博士同時指出，計算中還存在一些不確定性。研究發現，最堅硬材料的結構一般具有鉆石和六方碳晶格結構。除了上述43種新型碳結構形態以外，該研究還指出，其他研究團隊之前報道過的一些碳結構形態也具有超硬特性。

超硬材料研發提速

近期的一篇研究論文指出，新技術的應用有助于識別其他超硬材料，如包括那些含有碳元素以外的材料。伊萬·楚雷克博士表示，“超硬材料種類目前還很稀缺，因此尋找新型超硬材料非常有意義。關于超硬材料，我們所了解的其中一點是鍵合非常牢固，如牢固的碳-碳鍵。這也是我們研究碳元素的原因。超硬材料中的其他元素通常也來自元素周期表的同一列，如硼和氮。”為了開展這項研究，研究人員采用了XtalOpt（一種在伊萬·楚雷克實驗室中開發的用于晶格預測的開源推演運算法）來生成碳的隨機晶體結構。然后，研究小組采用了機器智能學習模型來預測這些碳材料的硬度。同時，將最具代表性的超硬穩定結構材料作為“母本”，以此推演出更多新型結構。

利用AFLOW數據庫模塊把機器智能學習模型對硬度的估測結果進行運算。該數據庫模塊擁有大量的材料及其性能計算數據群。斯特凡諾·庫塔諾羅博士的實驗室就采用AFLOW以及先前與美國北卡羅來納大學的亞歷山大·伊塞耶夫研究團隊共同開發的機器智能學習模型。斯特凡諾·庫塔諾羅博士表示，“盡管對新型材料的研發已經提速，但還是需要時間積累的。而AFLOW和機器智能學習模型的利用有助于我們研發進程的進一步提速。”

美國杜克大學機械工程和材料科學助理研究員Cormac Toher博士，也是論文的作者之一表示，“您可以采用計算技術來預測出最佳材料，并試驗性地制造出這些材料。”上述研究論文的第一和第二作者分別是布法羅大學的博士研究生帕特里克·艾弗里和王曉宇，他們都是伊萬·楚雷克實驗室人員。

另外，超硬新型材料的研究項目由美國海軍研究機構提供資金資助，并得到意大利米蘭大學和布法羅大學計算研究中心的支持。