Nove spojine redkih zemelj bi lahko napajale vaš telefon

Nova metoda iskanja spojin redkih zemelj z uporabo umetne inteligence bi lahko privedla do odkritij, ki bodo spremenila osebno elektroniko, pravijo strokovnjaki.

Raziskovalci iz laboratorija Ames in Texas A&M University so usposobili model strojnega učenja (ML). oceniti stabilnost redkih zemeljskih spojin. Redki zemeljski elementi imajo veliko uporab, vključno s tehnologijami čiste energije, shranjevanjem energije in trajnimi magneti.

"Nove spojine lahko omogočijo prihodnje tehnologije, ki jih še ne moremo razumeti," Yaroslav Mudryk, je v e-poštnem intervjuju za Lifewire povedal nadzornik projekta.

Iskanje mineralov

Za izboljšanje iskanja novih spojin so znanstveniki uporabili strojno učenje, obliko umetne inteligence (AI), ki jo poganjajo računalniški algoritmi, ki se izboljšujejo z uporabo podatkov in izkušnjami. Raziskovalci so uporabili tudi visoko zmogljivo presejanje, računalniško shemo, ki omogoča raziskovalcem, da hitro testirajo na stotine modelov. Njihovo delo je bilo opisano v nedavnem prispevku objavljeno v Acta Materialia.

Pred umetno inteligenco je odkrivanje novih materialov temeljilo predvsem na poskusih in napakah, Prashant Singh, je dejal eden od članov ekipe v e-pošti za Lifewire. AI in strojno učenje omogočata raziskovalcem uporabo podatkovnih baz materialov in računalniških tehnik za preslikavo kemijske stabilnosti in fizikalnih lastnosti novih in obstoječih spojin.

"Na primer, prenos na novo odkritega materiala iz laboratorija na trg lahko traja 20-30 let, vendar lahko AI/ML bistveno pospeši ta proces s simulacijo lastnosti materiala na računalnikih, preden stopi v laboratorij,« je rekel Singh.

AI premaga starejše metode za iskanje novih spojin, Joshua M. Pearce, John M. Thompsonova katedra za informacijsko tehnologijo in inovacije na univerzi Western, je dejal v intervjuju po elektronski pošti.

"Število potencialnih spojin, kombinacij, kompozitov in novih materialov je neverjetno," je dodal. "Namesto, da bi si vzeli čas in denar za izdelavo in pregled vsakega za določeno aplikacijo, se lahko AI uporabi za pomoč pri napovedovanju materialov s uporabnimi lastnostmi. Potem lahko znanstveniki osredotočijo svoja prizadevanja."

Markus J. Buehler, McAfee profesor inženiringa na MIT, je v e-poštnem intervjuju dejal, da novi dokument prikazuje moč uporabe strojnega učenja.

"To je dramatično drugačen način, kako narediti takšna odkritja od tega, kar smo lahko naredili prej – odkritja so zdaj hitrejša, učinkovitejša in so lahko bolj usmerjena na aplikacije,« je rekel Buehler. "Kar je vznemirljivo pri delu Singha et al, je, da združujejo vrhunska orodja za materiale (Funkcionalna teorija gostote, način reševanja kvantnih problemov) z orodji materialne informatike. To je vsekakor način, ki ga je mogoče uporabiti za številne druge probleme oblikovanja materialov."

Neskončne možnosti

Spojine redkih zemelj najdemo v številnih visokotehnoloških izdelkih, kot so mobilni telefoni, ure in tablice. Na primer, v zaslonih se te spojine dodajajo materialom z visoko usmerjenimi optičnimi lastnostmi. Uporabljajo se tudi v fotoaparatu vašega mobilnega telefona.

"Na nek način so nekakšen čudežni material, ki služi kot pomemben element v sodobni civilizaciji," je dejal Buehler. "Vendar pa so izzivi, kako se rudarijo in kako se oskrbujejo. Zato moramo raziskati boljše načine za njihovo učinkovitejšo uporabo ali zamenjati funkcije z novimi kombinacijami alternativnih materialov."

Ne samo mineralne spojine lahko koristijo pristopu strojnega učenja, ki ga uporabljajo avtorji novega članka. AI je mogoče uporabiti na številnih področjih, kjer so problemi tako zapleteni, da znanstveniki ne morejo razviti običajnih rešitev z matematiko ali simulacijami znane fizike, je dejal Buehler.

»Konec koncev še nimamo pravih modelov, ki bi povezovali strukturo materiala z njegovimi lastnostmi,« je dodal. "Eno področje je biologija, natančneje zlaganje beljakovin. Zakaj nekatere beljakovine po majhni genetski spremembi vodijo do bolezni? Kako lahko razvijemo nove kemične spojine za zdravljenje bolezni ali razvijemo nova zdravila?"

Druga možnost je iskanje načina za izboljšanje učinkovitosti betona za zmanjšanje njegovega vpliva ogljika, je dejal Buehler. Na primer, molekularno geometrijo materiala bi lahko razporedili drugače, da bi bili materiali učinkovitejši, tako da imamo večjo moč z manjšo uporabo materiala in da materiali trajajo dlje.

"Umetna inteligenca revolucionira, kako razmišljamo o reševanju številnih teh visokodimenzionalnih kompleksnih problemov, in odpira nov način razmišljanja o prihodnjih priložnostih," je dodal. "Smo šele na začetku razburljivega časa."