Ученые из Университета Нью-Гэмпшира (University of New Hampshire, США) применили искусственный интеллект для решения одной из ключевых проблем материаловедения. Как сообщает SciTechDaily, их ИИ-инструмент, анализирующий тысячи научных публикаций, создал обширную базу данных и обнаружил в ней 25 новых магнитных материалов, стабильных при высоких температурах.
Изображение: Shutterstock
Проблема в том, что самые мощные современные магниты, необходимые для электромобилей, ветрогенераторов и электроники, делают из редкоземельных элементов. Эти материалы дороги, их добыча сложна и сосредоточена в немногих странах. Найти замену — задача, сравнимая с поиском иголки в стоге сена, ведь возможных химических комбинаций — миллионы.
Ученые научили ИИ-модель читать и понимать научные статьи по материаловедению, опубликованные за последние десятилетия. Система автоматически извлекала из текстов данные о свойствах материалов и передавала их в компьютерные модели для расчета. Так появилась «База данных материалов Северо-Востока» (Northeast Materials Data Repository) — каталог из 67 573 магнитных соединений.
Среди них алгоритм выделил 25 ранее неизвестных материалов, которые теоретически должны сохранять магнетизм при высоких температурах — критически важное свойство для практического применения.
«Мы решаем одну из самых сложных задач», — отметил соавтор исследования, профессор Цзядун Чжан (Jiadong Zhang). Подход в тысячи раз ускоряет поиск, экономя годы лабораторных испытаний. В перспективе это может снизить зависимость от редкоземельных элементов и удешевить технологии. Тот же ИИ-инструмент, по мнению ученых, можно адаптировать и для других задач, например, для оцифровки старых научных архивов.