מדענים מאוניברסיטת ניו המפשייר השתמשו בבינה מלאכותית כדי לזרז את החיפוש אחר חומרים מגנטיים חדשים. עבודתם הובילה ליצירת מאגר נתונים נרחב שעשוי לסייע להפחית את התלות של מכוניות חשמליות ואנרגיה מתחדשת ביסודות נדירים.
החוקרים אספו את Northeast Materials Database — מאגר עם 67 573 תרכובות מגנטיות. ביניהן 25 חומרים חדשים ששומרים על תכונות מגנטיות בטמפרטורות גבוהות. המאגר הוא תוצאה של ניתוח מאמרים מדעיים בעזרת מודלים של בינה מלאכותית.
"כשאנחנו מזרזים את גילוי החומרים המגנטיים בני הקיימא, אנחנו יכולים להפחית את התלות ביסודות נדירים, להוזיל מכוניות חשמליות ומערכות אנרגיה מתחדשת, וגם לחזק את בסיס הייצור של ארצות הברית", ציין המחבר הראשי של המחקר סומן איתני.
מגנטים חזקים מודרניים דורשים לעיתים קרובות יסודות נדירים, שהם יקרים, מיובאים ברובם וקשים להפקה. אף שאלפי תרכובות מגנטיות כבר ידועות, מגנטים קבועים חדשים לחלוטין מתוך מאגר זה טרם נמצאו. בדיקה של כל הצירופים האפשריים במעבדה אורכת זמן וכסף רבים מדי.
המחקר פורסם ב-Nature Communications. הצוות השתמש במודלים לשוניים גדולים כדי לחלץ נתונים ניסויים ממאמרים, ואחר כך אימן את המודלים לחזות תכונות מגנטיות ואת טמפרטורת קירי. בפרויקט השתתפו גם פרופסור לפיזיקה ג'יאדונג דזאנג ועמית מחקר בתר-דוקטורט ייבו דז'אנג.
התמיכה ניתנה על ידי המשרד למדעי האנרגיה הבסיסיים במשרד האנרגיה של ארצות הברית. המדענים מקווים שהמאגר וטכנולוגיות הבינה המלאכותית המתפתחות יהפכו את החיפוש אחר חלופות בנות קיימא למציאות.
העבודה סוללת את הדרך לטכנולוגיות זולות וידידותיות יותר לסביבה בתחבורה ובאנרגיה. מגנטים משמשים בסמארטפונים, במכשירים רפואיים, בגנרטורים ובמכוניות חשמליות, ולכן ההשפעה של התגלית עשויה להיות רחבה.
