Исследователи использовали искусственный интеллект, чтобы быстро проанализировать научную литературу за несколько десятилетий и выявить десятки тысяч магнитных материалов, в том числе несколько ранее не изученных соединений, которые остаются стабильными при высоких температурах. Фото: Shutterstock

Новое исследование может помочь снизить зависимость от редкоземельных элементов, которые используются в современных технологиях.

Ученые из Университета Нью-Гэмпшира используют искусственный интеллект, чтобы значительно ускорить поиск новых магнитных материалов. Благодаря их подходу появилась доступная для поиска база данных, содержащая 67 573 магнитных материала, в том числе 25 ранее неизвестных соединений, которые сохраняют свои магнитные свойства при высоких температурах, что является ключевым требованием для многих практических применений.

«Ускорив разработку экологичных магнитных материалов, мы сможем снизить зависимость от редкоземельных элементов, удешевить производство электромобилей и систем возобновляемой энергетики, а также укрепить производственную базу США», — сказал Суман Итани, ведущий автор исследования и аспирант физического факультета.

Узкое место в производстве магнитных материалов

Новый ресурс под названием Северо-восточная база данных материалов призван помочь исследователям изучить широкий спектр магнитных материалов, которые лежат в основе современных технологий — от смартфонов и медицинских устройств до электрогенераторов и электромобилей.

Современные самые мощные постоянные магниты в значительной степени зависят от редкоземельных элементов, которые являются дорогостоящими, в основном импортируются, и их становится все труднее добывать. Несмотря на то, что ученым известно о существовании множества магнитных соединений, ни одно из них пока не вытеснило широко используемые магниты на основе редкоземельных элементов, что является серьезным препятствием для инноваций в области материалов.

Суман Итани и Ибо Чжан

Авторы исследования Суман Итани, аспирант физического факультета (слева), и постдокторант Ибо Чжан. Фото: Цзядун Цзан

Обучение искусственного интеллекта чтению научной литературы

В работе, опубликованной в журнале Nature Communications, команда Университета Нью-Гэмпшира описывает, как они обучили систему искусственного интеллекта читать и интерпретировать научные статьи, написанные за несколько десятилетий. Система извлекает из литературы ключевые экспериментальные данные и использует их в компьютерных моделях, которые определяют, является ли материал магнитным и какое количество тепла он может выдержать, прежде чем утратит это свойство. Затем эти результаты объединяются в единую базу данных с возможностью поиска, что позволяет исследователям быстро находить перспективные соединения, на поиск которых в лабораторных условиях ушли бы годы.

Ученые знают, что существует множество еще не открытых магнитных соединений, но тестирование всех возможных комбинаций элементов — а их могут быть миллионы — в лабораторных условиях требует слишком много времени и средств.

На пути к технологиям без использования редкоземельных элементов

«Мы решаем одну из самых сложных задач в области материаловедения — поиск экологичных альтернатив постоянным магнитам. Мы надеемся, что наша экспериментальная база данных и развивающиеся технологии искусственного интеллекта помогут достичь этой цели», — сказал Цзядун Цзан, профессор физики и соавтор исследования.

Исследователи, среди которых также соавтор проекта Ибо Чжан, постдокторант в области физики и химии, говорят, что в будущем современная большая языковая модель, лежащая в основе этого проекта, может найти широкое применение за пределами этой базы данных, особенно в сфере высшего образования. Например, преобразование изображений в современный формат форматированного текста можно использовать для модернизации библиотечных фондов.