希土類磁石への依存を減らす

ニューハンプシャー大学の研究者は、新しい磁性化合物の発見を加速するための AI 駆動プラットフォームを開発しました。このプロジェクトの結果、高温でも磁性を保つことが確認された 25 個の化合物を含む、67,573 個の磁性材料エントリを編集した Northeast Materials Database が作成されました。

永久磁石は、電気自動車、再生可能エネルギー システム、医療機器、家庭用電化製品に不可欠です。多くは高価で供給制約を受けるレアアース元素に依存しています。研究室で何百万もの可能な化学物質の組み合わせをテストすることは非現実的であるため、代替材料を特定することは困難でした。AI システムは、検索プロセスを自動化することで、初期段階の材料スクリーニングに関連する時間とコストを削減し、研究者が最も有望な候補に集中できるようにすることを目的としています。

このプラットフォームの中核機能には、大規模な言語モデルを使用した科学文献の自動読み取り、組成や磁気転移温度などの実験パラメーターの抽出、このデータの構造化された検索可能なデータベースへの編成が含まれます。機械学習モデルは、収集されたデータを分析して、材料が磁性を持っているかどうかを予測し、磁性を失う可能性のある温度を推定します。データベース フレームワークにより、新しい研究が発表されるたびに継続的に更新することもできます。

スマン・イタニ博士物理学の学生でUNHの筆頭著者でもある彼は、「持続可能な磁性材料の発見を加速することで、希土類元素への依存を減らし、電気自動車や再生可能エネルギーシステムのコストを下げ、米国の製造基盤を強化することができます。」と述べています。

物理学と化学の両方の博士研究員である Yibo Zhang 氏は、このプロジェクトの背後にあるこれらの大規模な LLM は、今後、このデータベースを超えて広範な応用が可能になる可能性があり、特に高等教育分野では、画像を最新のリッチ テキスト形式に変換するなど、図書館の所蔵を最新化するために使用することもできると述べています。