Американські науковці знайшли спосіб, як зробити високі технології значно дешевшими

Нове дослідження американських науковців може суттєво зменшити залежність сучасних технологій від рідкісноземельних елементів. Дослідники з Університету Нью-Гемпшира за допомогою штучного інтелекту значно прискорили пошук нових магнітних матеріалів і створили масштабну базу даних, що вже містить десятки тисяч сполук, зокрема раніше невідомі високотемпературні магніти, придатні для практичного застосування.

Команда розробила ресурс під назвою North­east Mate­ri­als Data­base, який об’єднує інформацію про 67 573 магнітні матеріали. Серед них виявлено 25 нових сполук, здатних зберігати магнітні властивості за високих температур — критично важливу характеристику для використання в електромобілях, генераторах, медичному обладнанні та електроніці. За словами провідного автора дослідження, аспіранта з фізики Сумана Ітані, прискорення відкриттів у цій сфері може знизити вартість «зелених» технологій і посилити виробничу базу США.

Нині найпотужніші постійні магніти значною мірою залежать від рідкісноземельних елементів, які є дорогими, переважно імпортними та дедалі складнішими для постачання. Попри те що науці відомо про існування великої кількості магнітних сполук, жодна з них поки не змогла повноцінно замінити рідкісноземельні магніти у масовому виробництві. Саме це вважається одним із головних стримувальних чинників розвитку нових матеріалів.

У роботі, опублікованій у журналі Nature Com­mu­ni­ca­tions, дослідники описали, як навчили систему штучного інтелекту аналізувати десятиліття наукових публікацій. Алгоритм автоматично витягує з них експериментальні дані, визначає, чи є матеріал магнітним, і оцінює, за якої температури він втрачає свої властивості. Отримані результати зводяться в єдину базу, що дає змогу науковцям швидко знаходити перспективні матеріали без багаторічних лабораторних експериментів.

Автори дослідження наголошують, що перевірка всіх можливих комбінацій елементів у лабораторії — потенційно мільйонів варіантів — є надто повільною та дорогою. Використання великих мовних моделей і штучного інтелекту, за словами професора фізики Джіадонга Занга, відкриває шлях до створення магнітів без рідкісноземельних елементів. У перспективі ці технології можуть бути застосовані не лише в матеріалознавстві, а й у вищій освіті, зокрема для зацифрування та модернізації наукових бібліотечних фондів.