ИИ открывает магнитное будущее: обнаружено 25 кандидатов на роль материалов без редкоземельных элементов для двигателей электромобилей (EV)
Знаковое событие для материаловедения и индустрии электромобилей (Electric Vehicle, EV): исследователи из Университета Нью-Гэмпшира (University of New Hampshire, UNH) использовали искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) для идентификации 25 перспективных новых магнитных материалов, которые не зависят от редкоземельных элементов. Это открытие, подробно описанное в недавнем исследовании, опубликованном в журнале Nature Communications, представляет собой важный шаг к снижению зависимости мирового технологического сектора от нестабильных цепочек поставок и дорогостоящих процессов добычи.
На протяжении десятилетий высокопроизводительные постоянные магниты, необходимые для двигателей электромобилей и ветряных турбин, в значительной степени полагались на редкоземельные элементы (rare-earth elements), такие как неодим и диспрозий. Несмотря на свою эффективность, использование этих материалов сопряжено с высокими экологическими и геополитическими рисками. Прорыв команды UNH, основанный на передовых алгоритмах машинного обучения (machine learning), позволяет предположить, что решение для будущего устойчивой энергетики, возможно, скрывалось на самом видном месте — в десятилетиях научной литературы.
Северо-восточная база данных материалов: цифровая карта сокровищ
В основе этого достижения лежит создание Северо-восточной базы данных материалов (Northeast Materials Database), массивного ресурса с открытым доступом, содержащего 67 573 магнитных соединения. В отличие от традиционных экспериментальных методов, которые часто включают синтез методом проб и ошибок в лаборатории, исследователи UNH применили подход на основе ИИ для «добычи» существующих научных знаний.
Команда под руководством докторанта Сумана Итани (Suman Itani) разработала специализированную систему ИИ, способную читать и интерпретировать тысячи научных работ. Алгоритмы извлекали критически важные экспериментальные данные, которые затем использовались для обучения компьютерных моделей прогнозированию двух жизненно важных характеристик: является ли материал магнитным и, что крайне важно, какова его температура Кюри (Curie temperature) — порог, при котором материал теряет свои магнитные свойства.
«Мы решаем одну из самых сложных задач в материаловедении — поиск экологически устойчивых альтернатив постоянным магнитам, — и мы полны оптимизма, что наша экспериментальная база данных и развивающиеся технологии ИИ сделают эту цель достижимой», — сказал Цзядун Занг, профессор физики в UNH и соавтор исследования.
Этот процесс высокопроизводительного скрининга позволил отфильтровать огромный набор данных до 25 ранее не распознанных соединений, которые сохраняют свой магнетизм при высоких температурах. Высокотемпературная стабильность является обязательным требованием для двигателей электромобилей, которые выделяют значительное количество тепла во время работы.
Разрыв зависимости от редкоземельных элементов
Значимость этого открытия невозможно переоценить в контексте современной мировой экономики. Редкоземельные элементы крайне сложно добывать и перерабатывать, что часто приводит к значительному ущербу для окружающей среды. Кроме того, цепочка поставок сильно сконцентрирована, что создает уязвимости для западных производителей высокотехнологичных товаров.
Выявляя жизнеспособные альтернативы, не содержащие редкоземельных элементов (rare-earth-free), исследование UNH открывает путь к:
- Снижению производственных затрат: исключение дорогостоящего импорта редкоземельных элементов из уравнения может значительно снизить стоимость производства электродвигателей.
- Безопасности цепочки поставок: использование материалов, которые более распространены и географически распределены, снижает риск торговых барьеров.
- Экологической устойчивости: снижение спроса на добычу редкоземельных элементов уменьшает экологический след, связанный с технологиями чистой энергии (clean energy).
Обзор основных результатов исследования
В следующей таблице обобщены критические показатели и значение исследования UNH, подчеркивающие эффективность подхода на основе ИИ по сравнению с традиционными методами поиска.
| Метрика | Значение | Стратегическое значение |
|---|---|---|
| Всего проиндексировано соединений | 67 573 | Создает комплексную базу для будущего поиска материалов. |
| Высокопотенциальные кандидаты | 25 | Прямые наводки для разработки новых термостойких постоянных магнитов. |
| Метод поиска | Текстовый анализ и моделирование с помощью ИИ | Сокращает время поиска с лет до месяцев за счет использования существующих данных. |
| Ключевой показатель эффективности | Высокая температура Кюри | Гарантирует сохранение функциональности материалов под тепловым воздействием в двигателях электромобилей. |
Ускорение цикла инноваций
Методология, использованная командой UNH, подчеркивает смену парадигмы в проведении научных исследований. «Традиционный» путь открытия материалов линеен и трудоемок: гипотеза, синтез, тестирование и повторение. Напротив, подход с использованием ИИ действует как множитель силы, позволяя исследователям пропускать начальную фазу синтеза для тысяч бесперспективных кандидатов и сосредотачивать физическую лабораторную работу только на самых многообещающих вариантах.
Ибо Чжан, научный сотрудник, участвовавший в проекте, отметил, что большие языковые модели (LLM), использованные в этом исследовании, имеют потенциальное применение далеко за пределами магнетизма. Способность технологии преобразовывать сложные научные изображения и данные в структурированные, доступные для поиска форматы может произвести революцию в том, как мы сохраняем и используем исторические научные данные в физике и химии.
Значение для индустрии электромобилей и не только
Для автомобильной промышленности это исследование появилось в критический момент. Пока автопроизводители спешат электрифицировать свой парк, надвигающийся дефицит редкоземельных металлов угрожает замедлить производство и привести к росту цен. 25 кандидатов, выявленных командой UNH, служат «шорт-листом» для следующего поколения двигателей.
Хотя эти материалы все еще требуют тщательного физического синтеза и испытаний для подтверждения их коммерческой жизнеспособности, существование Северо-восточной базы данных материалов дает дорожную карту, которой не было еще вчера. Теперь производители могут приоритизировать свои научно-исследовательские усилия на этих высоковероятных соединениях вместо того, чтобы действовать вслепую.
Более того, влияние распространяется и на возобновляемую энергетику. Генераторы ветряных турбин, которые также полагаются на массивные постоянные магниты, смогут извлечь выгоду из того же снижения затрат и повышения эффективности.
Заключение: путь вперед, основанный на данных
Слияние искусственного интеллекта (artificial intelligence) и материаловедения оказывается одним из самых мощных двигателей современных инноваций. Работа Сумана Итани, Цзядуна Занга и их коллег из Университета Нью-Гэмпшира служит убедительным доказательством концепции: ИИ не просто генерирует новые тексты или изображения; он может находить физические решения реальных аппаратных проблем.
По мере того как Министерство энергетики США продолжает поддерживать подобные инициативы, мы можем ожидать сокращения разрыва между теоретическим потенциалом и промышленным применением. Для сектора электромобилей путь к будущему без редкоземельных элементов стал значительно яснее. Следующий этап будет включать превращение этих цифровых открытий в реальные магниты, которые приведут в движение колеса будущего.
