研究人员利用人工智能技术加速了先进磁性材料的搜索进程。他们创建了一个包含 67,573 种磁性化合物的可搜索资源库，并发现了 25 种此前未被识别为可在高温下保持磁性的新型磁性材料。
“通过加速可持续磁性材料的发现，我们可以减少对稀土元素的依赖，降低电动汽车和可再生能源系统的成本，并强化制造业基础，” 该研究的主要作者、物理学博士生苏曼·伊塔尼表示。
庞大的磁性材料数据库
这一名为“东北材料数据库”的新资源，使科学家们能够更轻松地探索对现代技术至关重要的材料。磁铁是智能手机、医疗设备、发电机、电动汽车以及许多其他日常系统中的关键组件。然而，当今最强大的磁铁依赖于稀土元素，这些元素成本高昂、主要依赖进口且日益难以稳定获取。尽管已知的磁性化合物数量众多，但尚未从这个集合中发现任何全新的永磁材料。
这项发表在《自然·通讯》上的研究描述了研究团队如何开发出一种能够阅读科学论文并提取重要实验数据的人工智能系统。这些信息随后被用于训练计算机模型，以判断一种材料是否具有磁性，并计算其失去磁性的温度。最终结果被整合成一个全面的、可搜索的数据库。
减少对稀土元素的需求
长期以来，研究人员一直认为许多磁性材料可能仍未被人发现。然而，在实验室环境中测试所有可能（数量可能达到数百万种）的元素组合将耗费巨大的时间和金钱。
“我们正在 tackling 材料科学中最艰巨的挑战之一——发现永磁体的可持续替代品，并且我们对实验数据库和不断发展的人工智能技术能让这一目标成为现实持乐观态度，” 物理学教授、该研究的合著者臧家栋说道。
拓展人工智能在科学与教育中的作用
研究团队还包括物理和化学领域的博士后研究员张一博。展望未来，科学家们认为，该项目中使用的大型语言模型除了用于构建数据库之外，还可以服务于更广泛的目的，特别是在高等教育领域。例如，该技术可以将图像转换为现代富文本格式，有助于更新和保存图书馆馆藏。
该项目得到了美国能源部基础能源科学办公室、材料科学与工程部门的支持。FINISHED
