Нові рідкоземельні сполуки можуть забезпечити живлення вашого телефону

Експерти кажуть, що новий метод пошуку рідкоземельних сполук за допомогою штучного інтелекту може привести до відкриттів, які революціонізують персональну електроніку.

Дослідники з Лабораторії Еймса та Техаського університету A&M навчали моделі машинного навчання (ML). оцінити стабільність рідкоземельних сполук. Рідкоземельні елементи мають багато застосувань, включаючи технології чистої енергії, зберігання енергії та постійні магніти.

«Нові сполуки можуть створити технології майбутнього, які ми ще навіть не можемо зрозуміти», Ярослав Мудрик, керівник проекту, сказав Lifewire в інтерв'ю електронною поштою.

Пошук мінералів

Щоб покращити пошук нових сполук, вчені використовували машинне навчання, форму штучного інтелекту (ШІ), керовану комп’ютерними алгоритмами, які покращуються завдяки використанню даних та досвіду. Дослідники також використовували високопродуктивний скринінг, обчислювальну схему, яка дозволяє дослідникам швидко тестувати сотні моделей. Описана їхня робота в нещодавній статті опубліковано в Acta Materialia.

До ШІ відкриття нових матеріалів в основному ґрунтувалося на пробах і помилках, Прашант Сінгх, сказав один з членів команди в електронному листі Lifewire. ШІ та машинне навчання дозволяють дослідникам використовувати бази даних матеріалів і обчислювальні методи для відображення як хімічної стабільності, так і фізичних властивостей нових і існуючих сполук.

«Наприклад, передача нещодавно відкритого матеріалу з лабораторії на ринок може зайняти 20-30 років, але ШІ/ML ​​може значно прискорити цей процес, моделюючи властивості матеріалу на комп’ютерах, перш ніж ступити в лабораторію», — сказав Сінгх.

ШІ перевершує старі методи пошуку нових сполук, Джошуа М. Пірс, Джон М. Томпсона, кафедри інформаційних технологій та інновацій у Western University, сказав в інтерв'ю електронною поштою.

«Кількість потенційних сполук, комбінацій, композицій та нових матеріалів вражає», – додав він. «Замість того, щоб витрачати час і гроші на створення та аналіз кожного для конкретного застосування, ШІ можна використовувати, щоб допомогти передбачити матеріали з корисними властивостями. Тоді вчені зможуть зосередити свої зусилля».

Маркус Дж. Бюлер, Професор інженерії McAfee в Массачусетському технологічному інституті, сказав в інтерв'ю електронною поштою, що нова робота показує силу використання машинного навчання.

«Це кардинально відмінний спосіб зробити такі відкриття, ніж те, що ми змогли зробити раніше — відкриття тепер швидші, ефективніші і можуть бути більш націлені на програми», — сказав Бюлер. «Що цікаво в роботі Сінгха та інших, так це те, що вони поєднують передові інструменти матеріалів (теорія функціональності щільності, спосіб розв’язування квантових проблем) з інструментами матеріальної інформатики. Це, безумовно, спосіб, який можна застосувати до багатьох інших проблем дизайну матеріалів».

Нескінченні можливості

Рідкоземельні сполуки містяться в багатьох високотехнологічних продуктах, таких як мобільні телефони, годинники та планшети. Наприклад, у дисплеї ці сполуки додають, щоб надати матеріалам чітко спрямовані оптичні властивості. Вони також використовуються у камері вашого мобільного телефону.

«Вони певним чином є свого роду дивовижним матеріалом, який є важливим елементом сучасної цивілізації», — сказав Бюлер. «Однак існують проблеми в тому, як вони видобуваються та як їх постачають. Отже, нам потрібно вивчити кращі способи або використовувати їх більш ефективно, або замінити функції новими комбінаціями альтернативних матеріалів».

Не тільки мінеральні сполуки можуть отримати користь від підходу машинного навчання, використаного авторами нової статті. ШІ можна застосувати до багатьох областей, де проблеми настільки складні, що вчені не можуть розробити звичайні рішення за допомогою математики або моделювання відомої фізики, сказав Бюлер.

«Зрештою, ми ще не маємо правильних моделей, щоб зв’язати структуру матеріалу з його властивостями», – додав він. «Одна область — це біологія, зокрема згортання білків. Чому деякі білки після невеликої генетичної зміни призводять до захворювання? Як ми можемо розробити нові хімічні сполуки для лікування хвороб або розробити нові ліки?»

Іншою можливістю є пошук способу покращити характеристики бетону, щоб зменшити вплив вуглецю, сказав Бюлер. Наприклад, молекулярна геометрія матеріалу може бути організована по-різному, щоб зробити матеріали більш ефективними, щоб ми мали більшу міцність при меншому використанні матеріалу і щоб матеріали служили довше.

«ШІ змінює те, як ми думаємо про вирішення багатьох із цих високовимірних складних проблем, і відкриває новий спосіб думати про майбутні можливості», — додав він. «Ми тільки на початку захоплюючого часу».