fbpx
0.8 C
София

Определянето на магнитната структура на материалите става по-лесно

Най-четени

Познаването на магнитната структура на кристалните материали е от решаващо значение за много приложения, включително съхранение на данни, изображения с висока разделителна способност, свръхпроводимост и квантови изчисления.

Подобна информация обаче се намира трудно. Въпреки че магнитните структури могат да бъдат получени от изследвания на неутронна дифракция и разсейване, броят на машините, които могат да поддържат тези анализи – и наличното време в тези съоръжения – е силно ограничен.

В резултат на това магнитните структури на само около 1500 материала, разработени експериментално, са представени в таблица до момента. Изследователите също са предвидили магнитни структури чрез числени средства, но са необходими дълги изчисления, дори на големи суперкомпютри от последно поколение. Освен това те стават все по-скъпи, като изискванията за мощност нарастват експоненциално, тъй като размерът на разглежданите кристални структури нараства.

Сега изследователи от Масачузетския технологичен институт, Харвардския университет и Университета Клемсън – ръководени от  Мингда Ли, асистент професор по ядрени науки и инженерство в Масачузетския технологичен институт, и Тес Смид, асистент професор по електротехника и компютърни науки в Масачузетския технологичен институт – намериха начин да рационализират този процес чрез използване на инструментите за машинно обучение.

„Това може да е по-бърз и по-евтин подход“,

казва Смид.

Първите автори са трима студенти от MIT – Хелена Меркер, Хари Хейбергер и Лин Нгуен – плюс един докторант, Тонгтонг Лиу.

ТЕ се присъединиха към проекта през есента на 2020 г. и им беше дадено значително предизвикателство: да проектират невронна мрежа, която може да предвиди магнитната структура на кристалните материали. Те обаче не са започнали от нулата, използвайки „еквивариантни евклидови невронни мрежи“, които са изобретени съвместно от Смид през 2018 г. Предимството на този вид мрежа, обяснява е, че няма да се получи различна прогноза за магнитния ред, ако кристалът се върти или транслира, което не трябва да влияе на магнитните свойства. Тази функция е особено полезна за изследване на 3D материали.

Елементите на структурата

Групата от Масачузетския технологичен институт използва база данни от близо 150 000 вещества, събрана от Проекта за материали в Националната лаборатория на Лорънс Бъркли, която предоставя информация относно подреждането на атомите в кристалната решетка. Екипът използва този вход, за да оцени две ключови свойства на даден материал: магнитен ред и магнитно разпространение.

Определянето на магнитния ред включва класифициране на материалите в три категории: феромагнитни, антиферомагнитни и немагнитни. Атомите във феромагнитен материал действат като малки магнити със собствен северен и южен полюс. Всеки атом има магнитен момент, който сочи от южния към северния.

Във феромагнитен материал, обяснява Лиу, „всички атоми са подредени в една и съща посока – посоката на комбинираното магнитно поле, създадено от всички тях.“ В антиферомагнитния материал магнитните моменти на атомите сочат в посока, противоположна на тази на техните съседи – компенсирайки се взаимно в подреден модел, който води до нулева магнетизация като цяло. В немагнитен материал всички атоми могат да бъдат немагнитни, без да имат никакви магнитни моменти. Или материалът може да съдържа магнитни атоми.

Концепцията за магнитно разпространение е свързана с периодичността на магнитната структура на материала. Ако се мисли за кристал като 3D подредба на тухли, единичната клетка е най-малкият възможен градивен елемент – най-малкият брой и конфигурация на атоми, които могат да съставляват отделна „тухла“. Ако магнитните моменти на всяка елементарна клетка са подравнени, изследователите от MIT приписват на материала стойност на разпространение нула. Въпреки това, ако магнитният момент промени посоката и следователно се „разпространява“, при преминаване от една клетка към друга, на материала се дава ненулева стойност.

Мрежово решение

Как инструментите за машинно обучение могат да помогнат за постигането им?

Първата стъпка на студентите беше да вземат част от базата данни на Materials Project, за да обучат невронната мрежа да намери корелации между кристалната структура на материала и магнитната такава. Учениците също научиха — чрез обосновани предположения и проба-грешка — че са постигнали най-добри резултати, когато са включили не само информация за позициите на решетката на атомите, но и атомното тегло, атомния радиус, електроотрицателността (което отразява тенденцията на атома за привличане на електрон) и диполна поляризуемост (която показва колко далеч е електронът от ядрото на атома). По време на тренировъчния процес голям брой така наречени „тежести“ многократно се прецизират.

„Теглото е като коефициента m в уравнението y = mx + b. Разбира се, действителното уравнение или алгоритъм, който използваме, е много по-объркан, не само с един коефициент, но може би със сто; x в този случай са входните данни и вие избирате m, така че y да бъде предвидено най-точно. И понякога трябва да промените самото уравнение, за да постигнете по-добро съответствие.“

обяснява Хайбергер.

Следва фазата на тестване.

„Теглата се запазват такива, каквито са, и вие сравнявате прогнозите, които получавате, с предварително установени стойности от базата данни на Materials Project.“

казва Хейбергер,

Моделът има средна точност от около 78 процента и съответно 74 процента за прогнозиране на магнитния ред и разпространение. Точността за предсказване на реда на немагнитните материали беше 91 процента, дори ако материалът съдържа магнитни атоми.

Очертаване на предстоящия път

Изследователите на MIT смятат, че този подход може да се приложи към големи молекули, чиито атомни структури са трудни за разпознаване и дори към сплави, които нямат кристални структури.

„Стратегията там е да вземем колкото е възможно по-голяма единична клетка – и по-голяма проба – и да се опитаме да я приближим като донякъде неподреден кристал. Настоящата работа представлява една стъпка към „решаването на голямото предизвикателство на пълното определяне на магнитната структура“.

„Пълната структура“ в този случай означава определяне на „специфичните магнитни моменти на всеки атом, а не цялостния модел на магнитния ред“

обяснява Смид.

„Имаме готова математика, за да се справим с това, въпреки че има някои трудни детайли, които трябва да бъдат разработени. Това е проект за бъдещето и изглежда е постижим.“

добавя Смид


Коментирайте статията в нашите Форуми. За да научите първи най-важното, харесайте страницата ни във Facebook, и ни последвайте в Telegram и Viber или изтеглете приложението на Kaldata.com за Android, iOS и Huawei!

Абонирай се
Извести ме за
guest

0 Коментара
Отзиви
Всички коментари

Нови ревюта

Подобни новини