點蝕成事，整體腐蝕率都攞你唔切
點蝕（pitting corrosion）好特別：局部一齒先蝕穿，整體腐蝕率可以依然好低，但件鋁製零件就突然失靈。蒸氣塗層（steam coating）係用水蒸氣喺鋁表面生成一層有保護作用嘅勃姆石（boehmite）膜，但處理過程同時會改動膜厚、表面形貌、結晶同基材缺陷，幾個因素纏埋一齊，好難分清邊個物理特徵先至真正決定抗蝕表現。
90 件樣本，用可解釋 ML 拆四個描述符
日本四電學院（Shibaura Institute of Technology, SIT）教授 Ishizaki（石崎）同碩士生 Kei Masuhara 組隊，用一個可解釋機器學習框架（interpretable machine-learning framework）分析 90 件蒸氣塗層嘅 A6061-T6 鋁合金樣本。佢哋用隨機森林（random forest）做核心模型，再以 Shapley 加法解釋（SHAP，一個將預測拆到每個輸入變量貢獻嘅可解釋方法）同累積局部效應（accumulated local effects）做拆解。研究結果 2026 年 8 月 18 日喺期刊《npj Materials Degradation》線上刊出。
四個描述符係：膜厚（FT）、表面形貌（SQ，以均方根表面高度即粗糙度計量）、晶粒尺寸（CS）同基材位錯密度指數。抗點蝕係量度點蝕電位（pitting potential，即局部腐蝕開始嘅電壓）喺室温 5 wt.% 食鹽水入面，數值越高代表喺呢個測試條件下抗點蝕越強。
粗糙度同厚度，互動畀到 2,200 奈米調頭
分析將表面粗糙度同膜厚識別為模型入面最重要嘅兩個描述符。喺 SQ 約 600–1,080 nm 嘅樣本，模型顯示粗糙度同厚度之間嘅互動喺膜厚約 2,200 nm 附近由正轉負。研究員特別註明：呢個調頭講嘅係兩個描述符之間嘅「互動」，唔係所有厚於或薄於該厚度嘅塗層整體抗蝕都有呢個變化；喺較低粗糙度範圍，呢個調頭並未被觀察到。
研究員解讀呢個模式為粗糙度「代表」嘅嘢隨膜生長而改變嘅一種可能：薄塗層中，粗糙度可能反映保護性覆蓋發展；厚塗層中，卻可能與提供腐蝕物通路的結構不均勻有關。原文明確講呢啞只係假説，仍需進一步實驗驗證。分析同時發現粗糙度同 CS 之間存在區域依賴嘅互動，暗示兩者嘅組合比「越大越好」簡單法則更重要。
模姐驗嚇貨
90 件樣本對一個要量化四變量交互作用嘅模型嚟，係偏細嘅。模型比只用塗層温度同處理時間嘅對照模型準確，但冇見到交叉驗證、留一法或獨立測試集數據；「more accurate」幾多呢個數缺咗。呢個 2,200 nm 轉折點就係一個模型預測，研究員自己都將粗糙度解讀標明為待驗證假説——呢點佢哋做得老實。AI for Science 嘅賣點從來唔係「黑箱畀個數」，而係 SHAP/ALE 呢啲可解釋方法將預測拆到人可以審視；呢篇做到嘅，正正係將一個連研究者自己都講唔清嘅「邊度調頭」，變成可以逐個去實驗驗證嘅假説。下一個驗證做唔做到，先至決定呢個轉折係定律定係參數假象。
模姐｜深度調教
