人工知能を使って高度なコンピューティングのための新材料を発見(Rensselaer Researcher Uses Artificial Intelligence To Discover New Materials for Advanced Computing)

ad

2023-05-11 レンセラー工科大学 (RPI)

◆レンセラー工科大学の物理学、応用物理学、天文学の助教授であるトレバー・デイヴィッド・ローンが率いる研究チームは、人工知能(AI)の最新技術を使って、新しいファンデルワールス(vdW)磁石を発見しました。特に、半教師付き学習を用いて、大きな磁気モーメントを持ち、化学的に安定しているvdW遷移金属ハライド材料が同定されました。
◆これらの2次元vdW磁石は、データストレージ、スピントロニクス、そして量子コンピューティングなどの応用があります。

<関連情報>

人工知能が導くファンデルワールス磁性体の研究 Artificial Intelligence Guided Studies of van der Waals Magnets

Trevor David Rhone, Romakanta Bhattarai, Haralambos Gavras, Bethany Lusch, Misha Salim, Marios Mattheakis, Daniel T. Larson, Yoshiharu Krockenberger, Efthimios Kaxiras
Advanced Theory and Simulations  Published: 16 April 2023
DOI:https://doi.org/10.1002/adts.202300019

Abstract

A materials informatics framework to explore a large number of candidate van der Waals (vdW) materials is developed. In particular, in this study a large space of monolayer transition metal halides is investigated by combining high-throughput density functional theory calculations and artificial intelligence (AI) to accelerate the discovery of stable materials and the prediction of their magnetic properties. The formation energy is used as a proxy for chemical stability. Semi-supervised learning is harnessed to mitigate the challenges of sparsely labeled materials data in order to improve the performance of AI models. This approach creates avenues for the rapid discovery of chemically stable vdW magnets by leveraging the ability of AI to recognize patterns in data, to learn mathematical representations of materials from data and to predict materials properties. Using this approach, previously unexplored vdW magnetic materials with potential applications in data storage and spintronics are identified.

1700応用理学一般
ad
ad
Follow
ad
タイトルとURLをコピーしました