Cercetătorii folosesc inteligența artificială pentru a găsi noi materiale magnetice fără elemente critice

O echipă de oameni de știință de la Laboratorul Național Ames a dezvoltat un nou model de învățare automată pentru descoperirea materialelor cu magnet permanenți fără elemente critice.

Modelul prezice temperatura Curie a noilor combinații de materiale. Este un prim pas important în utilizarea inteligenței artificiale pentru a prezice noi materiale cu magnet permanenți.

Acest model se adaugă la capacitatea recent dezvoltată a echipei de a descoperi materiale de pământuri rare stabile termodinamic.

Magneții de înaltă performanță sunt esențiali pentru tehnologii precum energia eoliană, stocarea datelor, vehiculele electrice și refrigerarea magnetică.

Acești magneți conțin materiale critice, cum ar fi cobaltul și elemente de pământuri rare, cum ar fi neodim și disproziu. Aceste materiale sunt la mare căutare, dar au o disponibilitate limitată.

Această situație îi motivează pe cercetători să găsească modalități de a proiecta noi materiale magnetice cu materiale critice reduse.

Învățarea automată (ML) este o formă de inteligență artificială. Este condus de algoritmi de computer care folosesc date și algoritmi de încercare și eroare pentru a-și îmbunătăți continuu predicțiile.

Echipa a folosit date experimentale despre temperaturile Curie și modelarea teoretică pentru a antrena algoritmul ML.

Temperatura Curie este temperatura maximă la care un material își menține magnetismul.

Pentru a testa modelul, echipa a folosit compuși pe bază de ceriu, zirconiu și fier. Această idee a fost propusă de Andriy Palasyuk, om de știință la Ames Lab și membru al echipei de cercetare. El a vrut să se concentreze pe materialele magnet necunoscute bazate pe elemente abundente de pământ.

„Următorul super magnet nu trebuie doar să fie superb în performanță, ci și să se bazeze pe componente domestice abundente”, a spus Palasyuk.

Palasyuk a lucrat cu Tyler Del Rose, un alt om de știință la Ames Lab și membru al echipei de cercetare, pentru a sintetiza și caracteriza aliajele.

Ei au descoperit că modelul ML a avut succes în prezicerea temperaturii Curie a materialelor candidați.

Acest succes este un prim pas important în crearea unei modalități de mare capacitate de proiectare a noilor magneți permanenți pentru viitoare aplicații tehnologice.

Material furnizat de DOE/Ames National Laboratory

Foto burst shopify Matthew Henry

Cunoaşte Lumea --> Prima pagină