science >> Wetenschap >  >> Chemie

Nieuwe materialen maken met AI

Krediet:Pohang University of Science &Technology (POSTECH)

Er is een oud gezegde, "Als rubber het materiaal is dat de weg naar de grond opende, aluminium is degene die de weg naar de hemel opende. "Er werden altijd nieuwe materialen ontdekt op elk keerpunt dat de menselijke geschiedenis veranderde. Materialen die in geheugenapparaten worden gebruikt, evolueren ook drastisch met de opkomst van nieuwe materialen zoals gedoteerde siliciummaterialen, weerstand veranderende materialen, en materialen die spontaan magnetiseren en polariseren. Hoe worden deze nieuwe materialen gemaakt? Een onderzoeksteam van POSTECH heeft het mechanisme onthuld achter het maken van materialen die worden gebruikt in nieuwe geheugenapparaten met behulp van kunstmatige intelligentie.

Het onderzoeksteam onder leiding van professor Si-Young Choi van het Department of Materials Science and Engineering en het team onder leiding van professor Daesu Lee van het Department of Physics van POSTECH zijn er samen in geslaagd een nieuwe stof te synthetiseren die elektriciteit produceert door polarisatie te veroorzaken (een fenomeen in waarbij de positie van negatieve en positieve ladingen is gescheiden van de negatieve en positieve ladingen in het kristal) bij kamertemperatuur en bevestigde de variatie in de kristalstructuur door diepe neurale netwerkanalyse toe te passen. Dit artikel is gepubliceerd in een recent nummer van Natuurcommunicatie .

De atomaire structuren van perovskietoxiden zijn vaak vervormd en hun eigenschappen worden dienovereenkomstig bepaald door de octaëdrische zuurstofrotatie (OOR). In feite, er zijn slechts enkele stabiele OOR-patronen aanwezig bij evenwicht en dit beperkt onvermijdelijk de eigenschappen en functies van perovskietoxiden.

Het gezamenlijke onderzoeksteam richtte zich op een perovskietoxide genaamd CaTiO 3 die zelfs bij de absolute temperatuur van 0 K niet-polair (of para-elektrisch) blijft. Op basis van de ab-initio berekeningen, echter, het team ontdekte dat een uniek OOR-patroon dat van nature niet bestaat, de ferro-elektriciteit zou kunnen vergemakkelijken, een krachtige polarisatie bij kamertemperatuur.

In dit licht, het onderzoeksteam slaagde erin een nieuw materiaal te synthetiseren (heteroepitaxial CaTiO 3 ) die de ferro-elektriciteit bezit door interface-engineering toe te passen die de atomaire structuren aan de interface en dienovereenkomstig de fysieke eigenschap ervan bestuurt.

In aanvulling, diepe neurale netwerkanalyse werd toegepast om de fijne OOR en de variatie van enkele decennia picometer in de atomaire structuren te onderzoeken, en verschillende atomaire structuren werden gesimuleerd en gegevens werden gebruikt voor AI-analyse om kunstmatig gecontroleerde OOR-patronen te identificeren.

"We hebben bevestigd dat we nieuwe fysieke fenomenen kunnen creëren die niet van nature voorkomen door het unieke OOR-patroon te verkrijgen door de variatie in zijn atomaire structuur te beheersen, " merkte professor Daesu Lee op. "Het is vooral belangrijk om te zien dat de resultaten van het convergente onderzoek van de natuurkunde en nieuwe materiaalkunde berekeningen voor materiaalontwerp mogelijk maken, synthese van nieuwe materialen, en analyse om nieuwe verschijnselen te begrijpen."

Professor Choi legde uit, "Door de diepe machine learning toe te passen op materiaalonderzoek, we hebben met succes variaties op atomaire schaal geïdentificeerd op tientallen picometers die moeilijk te identificeren zijn met het menselijk oog." Hij voegde eraan toe, "Het kan een geavanceerde benadering zijn voor materiaalanalyse die kan helpen om het mechanisme te begrijpen voor het creëren van nieuwe materialen met unieke fysieke verschijnselen."