Noi compuși de pământuri rare ar putea să vă alimenteze telefonul

O nouă metodă de a găsi compuși de pământuri rare folosind inteligența artificială ar putea duce la descoperiri care revoluționează electronicele personale, spun experții.

Cercetătorii de la Laboratorul Ames și Universitatea Texas A&M au pregătit un model de învățare automată (ML). pentru a evalua stabilitatea de compuși de pământuri rare. Elementele pământurilor rare au multe utilizări, inclusiv tehnologiile de energie curată, stocarea energiei și magneții permanenți.

„Noi compuși ar putea permite tehnologii viitoare pe care nici măcar nu le putem înțelege încă.”

Iaroslav Mudryk, supervizorul proiectului, a declarat pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail.

Găsirea mineralelor

Pentru a îmbunătăți căutarea de noi compuși, oamenii de știință au folosit învățarea automată, o formă de inteligență artificială (AI) condusă de algoritmi de computer care se îmbunătățesc prin utilizarea datelor și experiență. Cercetătorii au folosit, de asemenea, screening-ul de mare debit, o schemă de calcul care le permite cercetătorilor să testeze rapid sute de modele. Munca lor a fost descrisă într-o lucrare recentă publicat în Acta Materialia.

Înainte de AI, descoperirea de noi materiale se baza în principal pe încercări și erori, Prashant Singh, unul dintre membrii echipei, a spus într-un e-mail către Lifewire. AI și învățarea automată le permit cercetătorilor să utilizeze baze de date materiale și tehnici de calcul pentru a mapa atât stabilitatea chimică, cât și proprietățile fizice ale compușilor noi și existenți.

„De exemplu, ducerea unui material nou descoperit de la laborator la piață poate dura 20-30 de ani, dar AI/ML poate accelerează semnificativ acest proces prin simularea proprietăților materialelor pe computere înainte de a pune piciorul într-un laborator. spuse Singh.

AI depășește metodele mai vechi pentru găsirea de noi compuși, Iosua M. Pearce, John M. Catedra Thompson în Tehnologia Informației și Inovare de la Universitatea Western, a declarat într-un interviu prin e-mail.

„Numărul de potențiali compuși, combinații, compozite și materiale noi este uimitor”, a adăugat el. „În loc să vă luați timp și bani pentru a crea și a verifica fiecare pentru o anumită aplicație, AI poate fi folosită pentru a ajuta la prezicerea materialelor cu proprietăți utile. Atunci oamenii de știință își pot concentra eforturile.”

Markus J. Buehler, profesorul de inginerie McAfee la MIT, a declarat într-un interviu prin e-mail că noua lucrare arată puterea folosirii învățării automate.

„Este un mod dramatic distinct de a face astfel de descoperiri decât ceea ce am fost capabili să facem anterior — descoperirile sunt acum mai rapide, mai eficiente și pot fi direcționate mai mult către aplicații.” spuse Buehler. „Ceea ce este interesant în ceea ce privește munca lui Singh și colab. este că combină instrumente de ultimă oră cu materiale (Teoria funcțională a densității, o modalitate de a rezolva probleme cuantice) cu instrumente de informatică materială. Este cu siguranță o modalitate care poate fi aplicată la multe alte probleme de proiectare a materialelor.”

Posibilitati nelimitate

Compușii pământurilor rare se găsesc în multe produse de înaltă tehnologie, cum ar fi telefoanele mobile, ceasurile și tabletele. De exemplu, în afișaje, acești compuși sunt adăugați pentru a conferi materialelor proprietăți optice foarte vizate. Sunt folosite și în camera telefonului mobil.

„Sunt, într-un fel, un fel de material minune care servește ca un element important în civilizația modernă”, a spus Buehler. „Există provocări, totuși, în ceea ce privește modul în care sunt extrase și cum sunt furnizate. Prin urmare, trebuie să explorăm modalități mai bune fie de a le folosi mai eficient, fie de a înlocui funcțiile cu noi combinații de materiale alternative.”

Nu doar compușii minerali pot beneficia de abordarea de învățare automată folosită de autorii noii lucrări. AI poate fi aplicată în multe domenii în care problemele sunt atât de complexe încât oamenii de știință nu pot dezvolta soluții convenționale prin matematică sau simulări ale fizicii cunoscute, a spus Buehler.

„La urma urmei, nu avem încă modelele potrivite pentru a lega structura unui material de proprietățile sale”, a adăugat el. „Un domeniu este în biologie, în special plierea proteinelor. De ce unele proteine, după ce au o mică modificare genetică, duc la boală? Cum putem dezvolta noi compuși chimici pentru a trata bolile sau să dezvoltăm noi medicamente?"

O altă posibilitate este găsirea unei modalități de îmbunătățire a performanței betonului pentru a reduce impactul asupra carbonului, a spus Buehler. De exemplu, geometria moleculară a materialului ar putea fi aranjată diferit pentru a face materialele mai eficiente, astfel încât să avem mai multă rezistență cu utilizarea mai puțină a materialului și ca materialele să reziste mai mult.

„AI revoluționează modul în care ne gândim la rezolvarea multora dintre aceste probleme complexe cu dimensiuni înalte și deschide o nouă modalitate de a gândi oportunitățile viitoare”, a adăugat el. „Suntem doar la începutul unei perioade emoționante.”