O echipă de cercetători de la Laboratorul Național Ames din Statele Unite a dezvoltat o metodă care ar putea accelera descoperirea unor magneți permanenți performanți fără utilizarea elementelor din categoria pământurilor rare. Noua abordare combină modele bazate pe legile fizicii, simulări computerizate de mare viteză și instrumente de inteligență artificială capabile să analizeze și să raționeze asupra datelor disponibile, scrie Interesting Engineering.
Magneții sunt esențiali în numeroase tehnologii moderne. Ei se regăsesc în dispozitive de stocare a datelor, în motoarele vehiculelor electrice, în echipamente medicale de imagistică și în multe alte aplicații industriale.
Cercetătorii au apelat la inteligența artificială
În prezent, cei mai performanți magneți sunt fabricați cu ajutorul unor elemente din categoria pământurilor rare, folosite inclusiv în domeniul apărării și al producției de energie. Problema este că Statele Unite depind în mare măsură de alte țări pentru procesarea și rafinarea acestor materiale, ceea ce generează costuri suplimentare și vulnerabilități strategice.
Pentru a găsi alternative viabile, cercetătorii au apelat la inteligența artificială, însă nu la modele antrenate pe date generale. Echipa coordonată de Prashant Singh a folosit informații provenite din experimente și calcule științifice privind proprietățile materialelor, astfel încât predicțiile să reflecte cât mai fidel comportamentul acestora în condiții reale.
Potrivit lui Singh, simpla analiză a datelor existente limitează rezultatele la ceea ce este deja cunoscut. În schimb, înțelegerea mecanismelor fizice care determină proprietățile unui material permite inteligenței artificiale să exploreze combinații complet noi și să identifice soluții care nu au fost testate anterior.
Soluțiile identificate au șanse mai mari să fie produse la scară industrială
Metoda dezvoltată la Ames analizează structura atomică și comportamentul electronic al materialelor pentru a estima caracteristici esențiale precum puterea de magnetizare, rezistența la demagnetizare, capacitatea de stocare a energiei și performanța la temperaturi ridicate.
Prin utilizarea simulărilor și a inteligenței artificiale, cercetătorii pot selecta rapid cele mai promițătoare variante și pot reduce numărul experimentelor necesare în laborator. Astfel, procesul de dezvoltare devine mai rapid și mai eficient.
O particularitate importantă a proiectului este că algoritmii nu evaluează doar performanța materialelor. Ei iau în calcul și costurile de producție, disponibilitatea materiilor prime și riscurile asociate lanțurilor de aprovizionare. În acest fel, soluțiile identificate au șanse mai mari să fie produse la scară industrială și să ajungă efectiv pe piață.
Cercetătorii susțin că au reușit astfel să acopere întregul proces, de la descoperirea materialelor până la posibilitatea fabricării lor în condiții economice și industriale reale. Demersul face parte din eforturile Statelor Unite de a reduce dependența de importurile unor materiale considerate critice pentru tehnologiile viitorului.
Rezultatele studiului au fost publicate în revista de specialitate „Materials Science and Engineering”.
Ştiri video recomandate
