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AI entsperren neue Quantenmaterialien
Der Ansatz könnte die Fortschritte bei Quantencomputer, Supraleitern und elektronischen Technologien der nächsten Generation beschleunigen.
Forscher von MIT haben eine neue Methode vorgestellt, mit der generative KI -Modelle Materialien mit ungewöhnlichen Quanteneigenschaften entwerfen können, wodurch der Fortschritt in Bereichen wie Quantencomputer möglicherweise beschleunigt wird.Der Ansatz, der als Skigene (Strukturbeschränkungsintegration in generatives Modell) bezeichnet wird, führt geometrische Designregeln in vorhandene Diffusionsmodelle ein, sodass sie Materialien mit Strukturen produzieren, von denen bekannt ist, dass sie zu exotischen Verhaltensweisen führen.
Dies befasst sich mit einem langjährigen Engpass in der Materialwissenschaft.Während AI in den letzten Jahren Millionen von stabilen Materialkandidaten erzeugt hat, bevorzugen Modelle in der Regel sicherere, konventionelle Strukturen und nicht solche mit unkonventionellen elektronischen oder magnetischen Zuständen.Damit haben die Forscher Schwierigkeiten, Kandidaten für Quantenspinflüssigkeiten und andere vielversprechende Quantenmaterialien zu identifizieren, von denen bisher nur eine Handvoll entdeckt wurde.
Das Team arbeitet, indem es generative Modelle einschränkt, um bestimmte Gittermuster zu folgen - wie beispielsweise Kagome und archimedische Gitter -, die stark mit Quanteneffekten verbunden sind.In Tests erzeugte das System über 10 Millionen Materialkandidaten, eine Million auf Stabilität und führte detaillierte Simulationen auf 26.000 von ihnen durch.Mehr als 40% zeigten Anzeichen von Magnetismus.Aus diesem Pool synthetisierte das Team zwei nie zuvor gesehene Verbindungen, Tipdbi und Tipbsb, und bestätigte, dass die AI-Vorhersagen in reale Materialien mit exotischen Eigenschaften übersetzt wurden.
Externe Experten sind sich einig, dass das Tool Experimentalisten dazu beitragen könnte, vielversprechende Kandidaten zu priorisieren und den Fortschritt in Richtung stabiler Quantencomputerplattformen und anderen Anwendungen der nächsten Generation zu beschleunigen.Die Entwicklung erfolgt, wenn globale Labors Materialien identifizieren, die fehlerresistente Qubits und topologische Supraleiter unterstützen können.Die Forscher betonen jedoch, dass KI Experimente nicht ersetzen wird: Jeder Kandidat muss weiterhin unter realen Bedingungen synthetisiert und getestet werden.
Mit Blick auf die Zukunft plant das Team, Skigen auf chemische und funktionelle Einschränkungen zu erweitern und die Möglichkeit zu öffnen, Materialien nicht nur mit exotischen Strukturen, sondern auch mit einstellbaren Eigenschaften für die Energiespeicherung, die CO2 -Erfassung oder die fortgeschrittene Elektronik zu erzeugen.
"Wir brauchen keine 10 Millionen neuen Materialien, um die Welt zu verändern. Wir brauchen nur ein wirklich gutes Material", sagte MIT Physikerin Mingda Li, Senior Autor der Studie.