"Cu toate acestea, atunci când adăugați tulburare la materiale cunoscute, este foarte diferit. Numărul compozițiilor devine semnificativ mai mare, de multe ori mii sau milioane, și nu poți investiga toate combinațiile posibile folosind teorie sau experimente." În știința materialelor, ordinea și dezordinea se referă la modul în care particulele sunt aranjate în material (de exemplu, într-o rețea perfectă, cristalină sau într-un aranjament mai haotic, împrăștiat), care influențează în mod direct proprietățile și utilizările materialului menționat. În acest caz, modelul de învățare automată a fost construit folosind o bază de date cu pământuri rare și câteva idei din teoria funcțională a densității (DFT), care se ocupă cu analiza structurilor materialelor – perfecte pentru acest tip de cercetare. Modul în care a fost construit modelul înseamnă că sute de permutări pot fi testate rapid, iar apoi stabilitatea de fază a fiecăruia poate fi evaluată. Cu alte cuvinte, IA este în măsură să judece dacă o combinație de pământuri rare va fi viabilă sau nu, de exemplu, să nu se destrame. Aceste calcule sunt apoi completate cu informații suplimentare de pe web - găsite prin algoritmi personalizați - înainte de a fi în cele din urmă validate și de a rula prin mai multe verificări pentru a vă asigura că acestea rămân în domeniul realității. "Nu este cu adevărat menit să descopere un anumit compus", spune cercetătorul în materiale Yaroslav Mudryk, de la Laboratorul Ames. "A fost, cum putem proiecta o nouă abordare sau un nou instrument pentru descoperirea și predicția compușilor pământuri rare? Și asta am făcut." Datele experimentale pot fi, de asemenea, introduse înapoi în sistemul de învățare automată, îmbunătățind în continuare acuratețea acestuia și reducând șansele de greșeli, cum ar fi să vină cu compuși de pământuri rare care nu ar funcționa efectiv. Chiar acum modelul este încă în curs de evaluare și optimizate înainte de a ajunge mai departe cu sarcina de a căuta de fapt, pentru acești compuși pământuri rare, dar cercetătorii sunt promițătoare că acest lucru este doar începutul pentru sistemul nou dezvoltat. Chiar mai bine, tehnicile pe care echipa le folosește aici ar trebui să funcționeze și în căutarea altor tipuri evazive de materiale în viitor. În cele din urmă, nu ar trebui să ne bazăm atât de mult pe serendipity pentru a face astfel de descoperiri. "Abordarea noastră va fi utilă în descoperirea unor compuși noi și complecși ai pământurilor rare cu noi funcționalități", conchid cercetătorii în lucrarea publicată. Cercetarea a fost publicată în Acta Materialia.
Magnesium diboride becomes superconductive at a higher temperature when it is stretched https://phys.org/news/2022-03-magnesium-diboride-superconductive-highertemperature.html
phys .org MARCH 22, 2022 by Linköping University
Researchers at Linköping University have, by way of a number of theoretical calculations, shown that magnesium diboride becomes superconductive at a higher temperature when it is stretched. The discovery is a big step toward finding superconductive materials that are useful in real-world situations. "Magnesiumdiboride or MgB2 is an interesting material. It's a hard material that is used for instance in aircraft production and normally it becomes superconductive at a relatively high temperature, 39 K, or -234 C°," says Erik Johansson, who recently completed his doctorate at the Division of Theoretical Physics. ... citește știrea originală și integrală utilizând link-ul ... . Page 43 of 104
