新罕布什尔大学的科学家们利用人工智能技术，极大地加速了下一代磁性材料的探索进程。通过构建一个包含67573种磁性化合物（包括25种即使在高温下仍能保持磁性的新材料）的大型可搜索数据库，该团队正在为开发更廉价、更可持续的技术铺平道路。
“通过加速发现可持续磁性材料，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，并巩固美国的制造业基础，”该研究的主要作者、物理学博士生苏曼·伊塔尼说道。
庞大的磁性材料数据库
这项名为东北材料数据库的新资源，使科学家更容易探索现代技术所必需的材料。磁铁是智能手机、医疗设备、发电机、电动汽车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，且获取日益困难。尽管已知的磁性化合物数量众多，但从未从这个集合中识别出全新的永磁材料。
这项发表在《自然·通讯》上的研究描述了该团队如何开发出一个能够阅读科学论文并提取重要实验数据的人工智能系统。然后，这些信息被用来训练计算机模型，以判断一种材料是否具有磁性，并计算其失去磁性的温度。研究结果被组织成一个全面且可搜索的数据库。
减少对稀土元素的需求
研究人员早已认识到，可能还有许多磁性材料尚未被发现。然而，在实验室环境中测试每一种可能的元素组合（可能多达数百万种）将耗费大量的时间和金钱。
“我们正在应对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——并且我们乐观地认为，我们的实验数据库和不断发展的AI技术将使这一目标得以实现，”物理学教授、该研究的合著者臧佳栋表示。
扩展人工智能在科学和教育中的作用
研究团队还包括合著者张怡博，他是物理学和化学领域的博士后研究员。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此数据库外，还可服务于其他目的，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，帮助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的支持。