Nanotechnology Now - Comunicado de prensa: Investigador de Rensselaer utiliza inteligencia artificial para descubrir nuevos materiales para computación avanzada Trevor Rhone utiliza IA para identificar imanes bidimensionales de Van Der Waals

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Trevor David Rhone CRÉDITO Instituto Politécnico Rensselaer

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Un equipo de investigadores dirigido por Trevor David Rhone del Instituto Politécnico Rensselaer, profesor asistente en el Departamento de Física, Física Aplicada y Astronomía, ha identificado nuevos imanes de van der Waals (vdW) utilizando herramientas de vanguardia en inteligencia artificial (IA). En particular, el equipo identificó materiales vdW de haluros de metales de transición con grandes momentos magnéticos que se prevé que sean químicamente estables mediante el aprendizaje semisupervisado. Estos imanes vdW bidimensionales (2D) tienen aplicaciones potenciales en almacenamiento de datos, espintrónica e incluso computación cuántica.

Investigador de Rensselaer usa inteligencia artificial para descubrir nuevos materiales para computación avanzada Trevor Rhone usa IA para identificar imanes bidimensionales de van der Waals

Troy, Nueva York | Publicado el 12 de mayo de 2023

Rhone se especializa en aprovechar la informática de materiales para descubrir nuevos materiales con propiedades inesperadas que hacen avanzar la ciencia y la tecnología. La informática de materiales es un campo de estudio emergente en la intersección de la IA y la ciencia de los materiales. La última investigación de su equipo apareció recientemente en la portada de Advanced Theory and Simulations.

Los materiales 2D, que pueden ser tan delgados como un solo átomo, se descubrieron recién en 2004 y han sido objeto de gran curiosidad científica debido a sus propiedades inesperadas. Los imanes 2D son significativos porque su orden magnético de largo alcance persiste cuando se reducen a una o unas pocas capas. Esto se debe a la anisotropía magnética. La interacción con esta anisotropía magnética y la baja dimensionalidad podría dar lugar a exóticos grados de libertad de espín, como texturas de espín que se pueden utilizar en el desarrollo de arquitecturas de computación cuántica. Los imanes 2D también abarcan toda la gama de propiedades electrónicas y se pueden utilizar en dispositivos de alto rendimiento y eficiencia energética.

Rhone y su equipo combinaron cálculos de teoría funcional de densidad (DFT) de alto rendimiento para determinar las propiedades de los materiales vdW con IA para implementar una forma de aprendizaje automático denominada aprendizaje semisupervisado. El aprendizaje semisupervisado utiliza una combinación de datos etiquetados y no etiquetados para identificar patrones en los datos y hacer predicciones. El aprendizaje semisupervisado mitiga un desafío importante en el aprendizaje automático: la escasez de datos etiquetados.

“El uso de IA ahorra tiempo y dinero”, dijo Rhone. “El proceso típico de descubrimiento de materiales requiere simulaciones costosas en una supercomputadora que pueden llevar meses. Los experimentos de laboratorio pueden llevar más tiempo y ser más caros. Un enfoque de IA tiene el potencial de acelerar el proceso de descubrimiento de materiales”.

Usando un subconjunto inicial de 700 cálculos DFT en una supercomputadora, se entrenó un modelo de IA que podía predecir las propiedades de muchos miles de materiales candidatos en milisegundos en una computadora portátil. Luego, el equipo identificó materiales vdW candidatos prometedores con grandes momentos magnéticos y baja energía de formación. La energía de formación baja es un indicador de la estabilidad química, que es un requisito importante para sintetizar el material en un laboratorio y aplicaciones industriales posteriores.

"Nuestro marco también se puede aplicar fácilmente para explorar materiales con diferentes estructuras cristalinas", dijo Rhone. "Los prototipos de estructuras cristalinas mixtas, como un conjunto de datos de haluros de metales de transición y tricalcogenuros de metales de transición, también se pueden explorar con este marco".

"Dr. La aplicación de la IA de Rhone al campo de la ciencia de los materiales continúa produciendo resultados emocionantes”, dijo Curt Breneman, decano de la Facultad de Ciencias de Rensselaer. “No solo ha acelerado nuestra comprensión de los materiales 2D que tienen propiedades novedosas, sino que es probable que sus hallazgos y métodos contribuyan a las nuevas tecnologías de computación cuántica”.

Rhone se unió a la investigación de Romakanta Bhattarai y Haralambos Gavras de Renselaer; Bethany Lusch y Misha Salim del Laboratorio Nacional de Argonne; Marios Mattheakis, Daniel T. Larson y Efthimios Kaxiras de la Universidad de Harvard; y Yoshiharu Krockenberger de NTT Basic Research Laboratories.

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Acerca del Instituto Politécnico Rensselaer
Fundado en 1824, el Instituto Politécnico Rensselaer es la primera universidad de investigación tecnológica de Estados Unidos. Rensselaer abarca cinco escuelas, más de 30 centros de investigación, más de 140 programas académicos, incluidos 25 programas nuevos, y una comunidad dinámica compuesta por más de 6,800 estudiantes y 104,000 155 ex alumnos vivos. El cuerpo docente y los ex alumnos de Rensselaer incluyen más de 200 miembros de la Academia Nacional, seis miembros del Salón de la Fama de los Inventores Nacionales, seis ganadores de la Medalla Nacional de Tecnología, cinco ganadores de la Medalla Nacional de Ciencias y un ganador del Premio Nobel de Física. Con casi XNUMX años de experiencia en el avance del conocimiento científico y tecnológico, Rensselaer se mantiene enfocada en abordar los desafíos globales con un espíritu de ingenio y colaboración. Para obtener más información, visite www.rpi.edu.

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Rensselaer Polytechnic Institute
Celular: 838-240-5691
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Fuente: http://www.nanotech-now.com/news.cgi?story_id=57342

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