Nanotecnologia agora - Comunicado à imprensa: Pesquisador da Rensselaer usa inteligência artificial para descobrir novos materiais para computação avançada Trevor Rhone usa IA para identificar ímãs bidimensionais de Van Der Waals

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Trevor David Rhone CRÉDITO Instituto Politécnico Rensselaer

Abstrato:
Uma equipe de pesquisadores liderada por Trevor David Rhone, do Rensselaer Polytechnic Institute, professor assistente do Departamento de Física, Física Aplicada e Astronomia, identificou novos ímãs de van der Waals (vdW) usando ferramentas de ponta em inteligência artificial (IA). Em particular, a equipe identificou materiais de haleto de metal de transição vdW com grandes momentos magnéticos que se prevê serem quimicamente estáveis usando aprendizado semissupervisionado. Esses ímãs vdW bidimensionais (2D) têm aplicações potenciais em armazenamento de dados, spintrônica e até mesmo computação quântica.

Pesquisador da Rensselaer usa inteligência artificial para descobrir novos materiais para computação avançada Trevor Rhone usa IA para identificar ímãs bidimensionais de van der Waals

Tróia, Nova York | Postado em 12 de maio de 2023

Rhone é especializada em aproveitar a informática de materiais para descobrir novos materiais com propriedades inesperadas que promovem a ciência e a tecnologia. A informática de materiais é um campo de estudo emergente na interseção da IA e da ciência dos materiais. A pesquisa mais recente de sua equipe foi recentemente apresentada na capa da Advanced Theory and Simulations.

Os materiais 2D, que podem ser tão finos quanto um único átomo, só foram descobertos em 2004 e têm sido objeto de grande curiosidade científica devido às suas propriedades inesperadas. Os ímãs 2D são significativos porque sua ordem magnética de longo alcance persiste quando são reduzidos a uma ou algumas camadas. Isto é devido à anisotropia magnética. A interação com essa anisotropia magnética e baixa dimensionalidade poderia dar origem a graus de liberdade de spin exóticos, como texturas de spin que podem ser usadas no desenvolvimento de arquiteturas de computação quântica. Os ímãs 2D também abrangem toda a gama de propriedades eletrônicas e podem ser usados em dispositivos de alto desempenho e eficiência energética.

Rhone e sua equipe combinaram cálculos da teoria funcional de densidade de alto rendimento (DFT), para determinar as propriedades dos materiais vdW, com IA para implementar uma forma de aprendizado de máquina chamada aprendizado semissupervisionado. A aprendizagem semissupervisionada usa uma combinação de dados rotulados e não rotulados para identificar padrões nos dados e fazer previsões. O aprendizado semissupervisionado mitiga um grande desafio no aprendizado de máquina – a escassez de dados rotulados.

“Usar IA economiza tempo e dinheiro”, disse Rhone. “O processo típico de descoberta de materiais requer simulações caras em um supercomputador que podem levar meses. Os experimentos de laboratório podem demorar ainda mais e ser mais caros. Uma abordagem de IA tem o potencial de acelerar o processo de descoberta de materiais.”

Usando um subconjunto inicial de 700 cálculos DFT em um supercomputador, foi treinado um modelo de IA que poderia prever as propriedades de muitos milhares de materiais candidatos em milissegundos em um laptop. A equipe então identificou candidatos promissores a materiais vdW com grandes momentos magnéticos e baixa energia de formação. A baixa energia de formação é um indicador de estabilidade química, que é um requisito importante para a síntese do material em laboratório e subsequentes aplicações industriais.

“Nossa estrutura também pode ser facilmente aplicada para explorar materiais com diferentes estruturas cristalinas”, disse Rhone. “Protótipos de estruturas cristalinas mistas, como um conjunto de dados de haletos de metais de transição e tricalcogenetos de metais de transição, também podem ser explorados com esta estrutura.”

“Dr. A aplicação de IA da Rhone ao campo da ciência dos materiais continua a produzir resultados interessantes”, disse Curt Breneman, reitor da Escola de Ciências de Rensselaer. “Ele não apenas acelerou nossa compreensão de materiais 2D que possuem propriedades novas, mas suas descobertas e métodos provavelmente contribuirão para novas tecnologias de computação quântica.”

Rhone foi acompanhado na pesquisa por Romakanta Bhattarai e Haralambos Gavras de Renselaer; Bethany Lusch e Misha Salim do Laboratório Nacional de Argonne; Marios Mattheakis, Daniel T. Larson e Efthimios Kaxiras da Universidade de Harvard; e Yoshiharu Krockenberger dos Laboratórios de Pesquisa Básica da NTT.

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Sobre o Rensselaer Polytechnic Institute
Fundado em 1824, o Rensselaer Polytechnic Institute é a primeira universidade de pesquisa tecnológica da América. Rensselaer abrange cinco escolas, mais de 30 centros de pesquisa, mais de 140 programas acadêmicos, incluindo 25 novos programas, e uma comunidade dinâmica composta por mais de 6,800 estudantes e 104,000 ex-alunos vivos. O corpo docente e ex-alunos da Rensselaer incluem mais de 155 membros da Academia Nacional, seis membros do Hall da Fama dos Inventores Nacionais, seis vencedores da Medalha Nacional de Tecnologia, cinco vencedores da Medalha Nacional de Ciência e um vencedor do Prêmio Nobel de Física. Com quase 200 anos de experiência no avanço do conhecimento científico e tecnológico, Rensselaer continua focado em enfrentar os desafios globais com um espírito de engenhosidade e colaboração. Para saber mais, visite www.rpi.edu.

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

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