_ Sarcina magnetică clasificarea pare dintr-o dată mai ușoară, datorită învățării automate

Cunoașterea structurii magnetice a materialelor cristaline este esențială pentru multe aplicații, inclusiv stocarea datelor, imagistica de înaltă rezoluție, spintronica, supraconductivitate și calculul cuantic. Cu toate acestea, informații de acest fel sunt greu de găsit. Deși structurile magnetice pot fi obținute din studiile de difracție și împrăștiere a neutronilor, numărul de mașini care pot susține aceste analize - și timpul disponibil la aceste instalații - este sever limitat.

Ca urmare, structurile magnetice ale doar aproximativ 1.500 de materiale elaborate experimental au fost tabulate până în prezent. Cercetătorii au prezis și structurile magnetice prin mijloace numerice, dar sunt necesare calcule lungi, chiar și pe supercalculatoare mari, de ultimă generație. Mai mult, aceste calcule devin din ce în ce mai costisitoare, cererea de energie crescând exponențial, pe măsură ce dimensiunea structurilor cristaline luate în considerare crește.

Acum, cercetătorii de la MIT, Harvard University și Clemson University - conduși de Mingda Li, profesor asistent MIT de știință și inginerie nucleară, și Tess Smidt, profesor asistent MIT de inginerie electrică și informatică, au găsit o modalitate de a eficientiza acest proces prin utilizarea instrumentelor de învățare automată. „Aceasta ar putea fi o abordare mai rapidă și mai ieftină”, spune Smidt.

Rezultatele echipei au fost publicate recent în jurnalul iScience. O caracteristică neobișnuită a acestei lucrări, în afară de descoperirile sale noi, este că primii săi autori sunt trei studenți MIT - Helena Merker, Harry Heiberger și Linh Nguyen - plus un doctorat. student, Tongtong Liu.

Merker, Heiberger și Nguyen s-au alăturat proiectului ca primii ani în toamna anului 2020 și li s-a pus o provocare considerabilă: să proiecteze o rețea neuronală care să poată prezice structura magnetică a cristalinului. materiale. Totuși, ei nu au început de la zero, ci au folosit în schimb „rețele neuronale euclidiene echivalente” care au fost co-inventate de Smidt în 2018. Avantajul acestui tip de rețea, explică Smidt, „este că nu vom obține o altă rețea. predicție pentru ordinea magnetică dacă un cristal este rotit sau translatat, despre care știm că nu ar trebui să afecteze proprietățile magnetice.” Această caracteristică este deosebit de utilă pentru examinarea materialelor 3D.

Elementele structurii

Grupul MIT a folosit o bază de date de aproape 150.000 de substanțe compilată de Proiectul Materiale de la Laboratorul Național Lawrence Berkeley , care a furnizat informații referitoare la aranjarea atomilor în rețeaua cristalină. Echipa a folosit această intrare pentru a evalua două proprietăți cheie ale unui material dat: ordinea magnetică și propagarea magnetică.

Determinarea ordinii magnetice implică clasificarea materialelor în trei categorii: feromagnetice, antiferomagnetice și nemagnetice. Atomii dintr-un material feromagnetic acționează ca niște mici magneți cu proprii lor poli nord și sud. Fiecare atom are un moment magnetic, care se îndreaptă de la polul său sud spre nord. Într-un material feromagnetic, explică Liu, „toți atomii sunt aliniați în aceeași direcție – direcția câmpului magnetic combinat produs de toți”. Într-un material antiferomagnetic, momentele magnetice ale atomilor sunt îndreptate într-o direcție opusă celei a vecinilor lor - anulându-se unul pe celălalt într-un model ordonat care produce magnetizare zero în general. Într-un material nemagnetic, toți atomii ar putea fi nemagnetici, neavând niciun moment magnetic. Sau materialul ar putea conține atomi magnetici, dar momentele lor magnetice ar indica în direcții aleatorii, astfel încât rezultatul net, din nou, este magnetism zero.

Conceptul de propagare magnetică se referă la periodicitatea structurii magnetice a unui material. Dacă vă gândiți la un cristal ca la un aranjament 3D de cărămizi, o celulă unitară este cel mai mic bloc de construcție posibil - cel mai mic număr și configurație de atomi care pot alcătui o „cărămidă” individuală. Dacă momentele magnetice ale fiecărei celule unitare sunt aliniate, cercetătorii MIT au acordat materialului o valoare de propagare de zero. Cu toate acestea, dacă momentul magnetic își schimbă direcția și, prin urmare, se „propagează”, în deplasarea de la o celulă la alta, materialului i se dă o valoare de propagare diferită de zero.

O soluție de rețea

Atât de goluri. Cum pot instrumentele de învățare automată să ajute la atingerea acestora? Primul pas al studenților a fost să ia o parte din baza de date Materials Project pentru a antrena rețeaua neuronală pentru a găsi corelații între structura cristalină a unui material și structura sa magnetică. Elevii au învățat, de asemenea, prin presupuneri educate și încercări și erori, că au obținut cele mai bune rezultate atunci când au inclus nu doar informații despre pozițiile rețelei atomilor, ci și greutatea atomică, raza atomică, electronegativitatea (care reflectă tendința unui atom). pentru a atrage un electron) și polarizabilitatea dipolului (care indică cât de departe este electronul de nucleul atomului). În timpul procesului de antrenament, un număr mare de așa-numitele „greutăți” sunt reglate fin în mod repetat.

„O greutate este ca coeficientul m din ecuația y = mx + b”, explică Heiberger. „Desigur, ecuația reală (sau algoritmul) pe care o folosim este mult mai dezordonată, cu nu doar un coeficient, ci poate o sută; x, în acest caz, sunt datele de intrare și alegeți m astfel încât y să fie prezis cel mai precis . Și uneori trebuie să schimbați ecuația în sine pentru a obține o potrivire mai bună.”

Urmează faza de testare. „Greutățile sunt păstrate așa cum sunt”, spune Heiberger, „și comparați predicțiile pe care le obțineți cu valorile stabilite anterior [găsite și în baza de date Materials Project].”

Așa cum este raportat în iScience, modelul a avut o precizie medie de aproximativ 78 la sută și, respectiv, 74 la sută, pentru a prezice ordinea și propagarea magnetică. Precizia pentru prezicerea ordinii materialelor nemagnetice a fost de 91 la sută, chiar dacă materialul conținea atomi magnetici.

Tracerea drumului de urmat

Investigatorii MIT cred că această abordare ar putea fi aplicată la mari dimensiuni. molecule ale căror structuri atomice sunt greu de deslușit și chiar aliajelor, cărora le lipsesc structurile cristaline. „Strategia este de a lua o celulă unitară cât mai mare – cât mai mare eșantion – și de a încerca să o aproximați ca un cristal oarecum dezordonat”, spune Smidt.

Lucrarea actuală, au scris autorii, reprezintă un pas către „rezolvarea marii provocări a determinării complete a structurii magnetice”. „Structura completă” în acest caz înseamnă determinarea „momentelor magnetice specifice ale fiecărui atom, mai degrabă decât modelul general al ordinii magnetice”, explică Smidt.

„Avem matematica în loc pentru a lua acest lucru. mai departe", adaugă Smidt, "deși există câteva detalii dificile de rezolvat. Este un proiect pentru viitor, dar unul care pare să fie la îndemână."

Studenții nu vor participa la asta. efort, după ce și-au încheiat deja munca în această întreprindere. Cu toate acestea, toți au apreciat experiența de cercetare. „A fost grozav să urmăm un proiect în afara sălii de clasă, care ne-a oferit șansa de a crea ceva interesant care nu exista înainte”, spune Merker.

„Această cercetare, condusă în întregime de studenți, a început în 2020. când erau în primii ani... Această lucrare demonstrează cum putem extinde experiența de învățare din primul an pentru a include un produs de cercetare real”, adaugă Li. „A fi capabil să susțină acest tip de colaborare și experiență de învățare este ceea ce se străduiește fiecare educator. Este minunat să vezi că munca lor grea și angajamentul au ca rezultat o contribuție în domeniu.”

„Aceasta a fost într-adevăr o experiență care a schimbat viața”, este de acord Nguyen. „M-am gândit că ar fi distractiv să combin informatica cu lumea materială. S-a dovedit a fi o alegere destul de bună.”

Această poveste este republicată prin amabilitatea MIT News (web.mit.edu/newsoffice). /), un site popular care acoperă știri despre cercetarea, inovarea și predarea MIT.

(Fluierul)