Nanotehnologie acum - Comunicat de presă: Un cercetător Rensselaer folosește inteligența artificială pentru a descoperi noi materiale pentru calcularea avansată Trevor Rhone folosește inteligența artificială pentru a identifica magneții Van Der Waals bidimensionali

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Acasă > Anunturi > Cercetătorul Rensselaer folosește inteligența artificială pentru a descoperi noi materiale pentru calcularea avansată Trevor Rhone folosește AI pentru a identifica magneții van der Waals bidimensionali

Trevor David Rhone CREDIT Institutul Politehnic Rensselaer

Rezumat:
O echipă de cercetători condusă de Trevor David Rhone de la Institutul Politehnic Rensselaer, profesor asistent la Departamentul de Fizică, Fizică Aplicată și Astronomie, a identificat noi magneți van der Waals (vdW) folosind instrumente de ultimă oră în inteligența artificială (AI). În special, echipa a identificat materiale vdW cu halogenuri de metal de tranziție cu momente magnetice mari despre care se preconizează că vor fi stabile chimic folosind învățarea semi-supravegheată. Acești magneți vdW bidimensionali (2D) au potențiale aplicații în stocarea datelor, spintronica și chiar calculul cuantic.

Cercetătorul Rensselaer folosește inteligența artificială pentru a descoperi noi materiale pentru calcularea avansată Trevor Rhone folosește AI pentru a identifica magneții van der Waals bidimensionali

Troy, NY | Postat pe 12 mai 2023

Rhone este specializată în valorificarea informaticii materialelor pentru a descoperi noi materiale cu proprietăți neașteptate care avansează știința și tehnologia. Informatica materialelor este un domeniu de studiu emergent la intersecția dintre inteligența artificială și știința materialelor. Cele mai recente cercetări ale echipei sale au fost publicate recent pe coperta revistei Advanced Theory and Simulations.

Materialele 2D, care pot fi la fel de subțiri ca un singur atom, au fost descoperite abia în 2004 și au făcut obiectul unei mari curiozități științifice datorită proprietăților lor neașteptate. Magneții 2D sunt importanți deoarece ordonarea lor magnetică pe distanță lungă persistă atunci când sunt subțiați până la unul sau câteva straturi. Acest lucru se datorează anizotropiei magnetice. Interacțiunea cu această anizotropie magnetică și dimensionalitatea scăzută ar putea da naștere la grade de libertate de spin exotice, cum ar fi texturile de spin care pot fi utilizate în dezvoltarea arhitecturilor de calcul cuantic. Magneții 2D acoperă, de asemenea, întreaga gamă de proprietăți electronice și pot fi utilizați în dispozitive de înaltă performanță și eficiente din punct de vedere energetic.

Rhone și echipa au combinat calculele teoriei funcționale a densității de densitate mare (DFT) pentru a determina proprietățile materialelor vdW, cu AI pentru a implementa o formă de învățare automată numită învățare semi-supravegheată. Învățarea semi-supravegheată utilizează o combinație de date etichetate și neetichetate pentru a identifica modele în date și pentru a face predicții. Învățarea semi-supravegheată atenuează o provocare majoră în învățarea automată - deficitul de date etichetate.

„Folosirea AI economisește timp și bani”, a spus Rhone. „Procesul tipic de descoperire a materialelor necesită simulări costisitoare pe un supercomputer, care pot dura luni de zile. Experimentele de laborator pot dura și mai mult și pot fi mai costisitoare. O abordare AI are potențialul de a accelera procesul de descoperire a materialelor.”

Folosind un subset inițial de 700 de calcule DFT pe un supercomputer, a fost antrenat un model AI care ar putea prezice proprietățile multor mii de materiale candidate în milisecunde pe un laptop. Echipa a identificat apoi materiale vdW candidate promițătoare cu momente magnetice mari și energie de formare scăzută. Energia de formare scăzută este un indicator al stabilității chimice, care este o cerință importantă pentru sintetizarea materialului într-un laborator și aplicațiile industriale ulterioare.

„Cadrul nostru poate fi aplicat cu ușurință și pentru a explora materiale cu diferite structuri de cristal”, a spus Rhone. „Prototipurile cu structură cristalină mixtă, cum ar fi un set de date atât al halogenurilor de metal tranzițional, cât și al trichalcogenurilor metalelor tranziționale, pot fi, de asemenea, explorate cu acest cadru.”

„Dr. Aplicarea AI de către Rhone în domeniul științei materialelor continuă să producă rezultate interesante”, a declarat Curt Breneman, decanul Școlii de Științe din Rensselaer. „Nu doar că ne-a accelerat înțelegerea materialelor 2D care au proprietăți noi, dar descoperirile și metodele sale sunt probabil să contribuie la noile tehnologii de calcul cuantic.”

Rhone a fost alăturat în cercetare de Romakanta Bhattarai și Haralambos Gavras de la Renselaer; Bethany Lusch și Misha Salim de la Laboratorul Național Argonne; Marios Mattheakis, Daniel T. Larson și Efthimios Kaxiras de la Universitatea Harvard; și Yoshiharu Krockenberger de la NTT Basic Research Laboratories.

####

Despre Institutul Politehnic Rensselaer
Fondată în 1824, Institutul Politehnic Rensselaer este prima universitate de cercetare tehnologică din America. Rensselaer cuprinde cinci școli, peste 30 de centre de cercetare, peste 140 de programe academice, inclusiv 25 de programe noi și o comunitate dinamică formată din peste 6,800 de studenți și 104,000 de absolvenți în viață. Facultatea și absolvenții Rensselaer includ peste 155 de membri ai Academiei Naționale, șase membri ai National Inventors Hall of Fame, șase câștigători ai Medaliei Naționale de Tehnologie, cinci câștigători ai Medaliei Naționale a Științei și un câștigător al Premiului Nobel pentru Fizică. Cu aproape 200 de ani de experiență în promovarea cunoștințelor științifice și tehnologice, Rensselaer rămâne concentrat pe abordarea provocărilor globale cu spirit de ingeniozitate și colaborare. Pentru a afla mai multe, vă rugăm să vizitați www.rpi.edu.

Pentru mai multe informații, faceți clic pe aici

Contacte:
Katie Malatino
Institutul Politehnic Rensselaer
Celulă: 838-240-5691
@rpi

Dacă aveți un comentariu, vă rog Contact ne.

Emitenții de comunicate de știri, nu 7th Wave, Inc. sau Nanotechnology Now, sunt singuri responsabili pentru acuratețea conținutului.

Bookmark: