Nanotechnology Now - Communiqué de presse : Un chercheur de Rensselaer utilise l'intelligence artificielle pour découvrir de nouveaux matériaux pour le calcul avancé Trevor Rhone utilise l'IA pour identifier les aimants de Van Der Waals bidimensionnels

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Trevor David Rhone CRÉDIT Institut Polytechnique Rensselaer

Résumé:
Une équipe de chercheurs dirigée par Trevor David Rhone de l'Institut polytechnique Rensselaer, professeur adjoint au Département de physique, de physique appliquée et d'astronomie, a identifié de nouveaux aimants de van der Waals (vdW) à l'aide d'outils de pointe en matière d'intelligence artificielle (IA). En particulier, l’équipe a identifié des matériaux vdW aux halogénures de métaux de transition présentant des moments magnétiques importants qui devraient être chimiquement stables grâce à un apprentissage semi-supervisé. Ces aimants vdW bidimensionnels (2D) ont des applications potentielles dans le stockage de données, la spintronique et même l'informatique quantique.

Un chercheur de Rensselaer utilise l'intelligence artificielle pour découvrir de nouveaux matériaux pour l'informatique avancée Trevor Rhone utilise l'IA pour identifier les aimants bidimensionnels de van der Waals

Troie, New York | Publié le 12 mai 2023

Rhône se spécialise dans l'exploitation de l'informatique des matériaux pour découvrir de nouveaux matériaux aux propriétés inattendues qui font progresser la science et la technologie. L’informatique des matériaux est un domaine d’étude émergent à l’intersection de l’IA et de la science des matériaux. Les dernières recherches de son équipe ont récemment fait la couverture de Advanced Theory and Simulations.

Les matériaux 2D, qui peuvent être aussi fins qu'un seul atome, n'ont été découverts qu'en 2004 et font l'objet d'une grande curiosité scientifique en raison de leurs propriétés inattendues. Les aimants 2D sont importants car leur ordre magnétique à longue portée persiste lorsqu'ils sont réduits à une ou quelques couches. Cela est dû à l'anisotropie magnétique. L’interaction avec cette anisotropie magnétique et cette faible dimensionnalité pourrait donner naissance à des degrés de liberté de spin exotiques, tels que des textures de spin pouvant être utilisées dans le développement d’architectures informatiques quantiques. Les aimants 2D couvrent également toute la gamme des propriétés électroniques et peuvent être utilisés dans des appareils hautes performances et économes en énergie.

Rhône et son équipe ont combiné des calculs de théorie fonctionnelle de la densité (DFT) à haut débit pour déterminer les propriétés des matériaux vdW, avec l'IA pour mettre en œuvre une forme d'apprentissage automatique appelée apprentissage semi-supervisé. L'apprentissage semi-supervisé utilise une combinaison de données étiquetées et non étiquetées pour identifier des modèles dans les données et faire des prédictions. L’apprentissage semi-supervisé atténue un défi majeur de l’apprentissage automatique : la rareté des données étiquetées.

"L'utilisation de l'IA permet d'économiser du temps et de l'argent", a déclaré Rhone. « Le processus typique de découverte de matériaux nécessite des simulations coûteuses sur un superordinateur qui peuvent prendre des mois. Les expériences en laboratoire peuvent prendre encore plus de temps et être plus coûteuses. Une approche IA a le potentiel d’accélérer le processus de découverte de matériaux.

À l’aide d’un sous-ensemble initial de 700 calculs DFT sur un superordinateur, un modèle d’IA a été formé, capable de prédire les propriétés de plusieurs milliers de matériaux candidats en quelques millisecondes sur un ordinateur portable. L’équipe a ensuite identifié des matériaux vdW candidats prometteurs présentant des moments magnétiques importants et une faible énergie de formation. Une faible énergie de formation est un indicateur de stabilité chimique, ce qui constitue une exigence importante pour la synthèse du matériau en laboratoire et pour les applications industrielles ultérieures.

"Notre cadre peut également être facilement appliqué à l'exploration de matériaux présentant différentes structures cristallines", a déclaré Rhone. "Des prototypes de structures cristallines mixtes, tels qu'un ensemble de données sur les halogénures de métaux de transition et les trichalcogénures de métaux de transition, peuvent également être explorés avec ce cadre."

« Dr. L’application de l’IA par Rhône au domaine de la science des matériaux continue de produire des résultats passionnants », a déclaré Curt Breneman, doyen de l’École des sciences de Rensselaer. "Il a non seulement accéléré notre compréhension des matériaux 2D dotés de nouvelles propriétés, mais ses découvertes et ses méthodes contribueront probablement aux nouvelles technologies informatiques quantiques."

Rhone a été rejoint dans les recherches par Romakanta Bhattarai et Haralambos Gavras de Renselaer ; Bethany Lusch et Misha Salim du Laboratoire national d'Argonne ; Marios Mattheakis, Daniel T. Larson et Efthimios Kaxiras de l'Université Harvard ; et Yoshiharu Krockenberger des laboratoires de recherche fondamentale NTT.

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À propos de l'Institut polytechnique Rensselaer
Fondé en 1824, le Rensselaer Polytechnic Institute est la première université de recherche technologique des États-Unis. Rensselaer comprend cinq écoles, plus de 30 centres de recherche, plus de 140 programmes académiques dont 25 nouveaux programmes et une communauté dynamique composée de plus de 6,800 104,000 étudiants et 155 200 anciens élèves vivants. Les professeurs et anciens élèves de Rensselaer comprennent plus de XNUMX membres de l'Académie nationale, six membres du Temple de la renommée des inventeurs nationaux, six lauréats de la Médaille nationale de la technologie, cinq lauréats de la Médaille nationale des sciences et un lauréat du prix Nobel de physique. Avec près de XNUMX ans d'expérience dans l'avancement des connaissances scientifiques et technologiques, Rensselaer reste concentré sur la résolution des défis mondiaux avec un esprit d'ingéniosité et de collaboration. Pour en savoir plus, veuillez visiter www.rpi.edu.

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La source: http://www.nanotech-now.com/news.cgi?story_id=57342

Horodatage: 15 mai 2023