自動化協議預測新的熱電材料

新應用通常需要新材料。通常，必須以自然方式找到或具有非常具體的特性的材料。為了找到適合創新技術的材料，這通常不足以遵循反複試驗的原則，並系統地處理週期表。對於尋找適當的熱電材料，將熱量轉化為電力，因此對於廣泛的應用而感興趣，這尤其如此。

國際研究小組由該故障的功能和磁性材料研究部的Andrei Pustogou領導，目前已經能夠使用自動化計算機協議預測新材料，以生成“綠色能源”。

之後，團隊合成了實驗室中的材料，並檢查了它們以供使用。研究小組已經發布了 結果 在雜誌中 成就科學場地

知識有限 – 也激活力量

從學校到大學研究（在自然科學或工程領域），所教導的大部分都是現代技術。但是，這些知識是有限的，教科書僅在出版時反映了知識的狀態。這可能會導致長時間搜索在錯誤的地方具有某些特性的材料。

這項研究的第一作者Fabian Garrrudi解釋說：“例如，在熱電學領域，艾布拉姆·艾奧夫（Abram Ioffe）在1930年代提出的是，由於金屬不合適，因此應探索半導體材料。”

Pustogow補充說：“經過將近100年的半導體研究，這尚未導致廣泛的應用，需要一個新的想法，這超出了教科書中的知識。”

最近幾年 （鎳金合金在 電子流量），該團隊已經證明某些金屬可以成為熱電應用的有希望的替代方法。

儘管最近發現的材料沒有找到好運，但研究人員目前已經開始在元素週期表中進行大規模搜索，以確定大量廣泛/廣泛應用的候選人。

儘管超級計算機（例如奧地利科學集群（ASC））的計算力令人難以置信，但在期刊表中，對於盲目搜索而言，超過100個要素，因為只有幾十種原子的計算時間將超過宇宙的時代。

Pustogou說：“我們的食譜就在這裡，以確定材料的相應特性，使用周期表清晰定義的部分中的自動計算。”

尋找定義的新材料的起點

研究人員選擇過渡金屬，鈷和鎳作為起點。它們與所有其他元素的連接均使用超級計算機設計。

“只有鎳包括鎳鋰（Ni-li），鎳硫磺（Ni-Be），鎳 – 波龍（Ni-B），鎳醇（Ni-b），鎳醇（Ni-c）等化合物，等等。₃sn）和鎳甘曼（Ni）（ni₃GE）”解釋說。

具有最佳預測特性的材料是鎳和錫的連接。 “它也是一種天然礦物，在地球的皮層中抑制，並在高壓和高溫下形成。但是，在實驗室的正常條件下很難在正常情況下產生材料，因此我們將實驗集中在Ni上₃GE， – 添加了Fabian Garrudi。

如計算機協議所預測的那樣，鎳和德國的樣品最終在實驗室中表現出出色的熱電特性。

用於特定目的的材料設計

材料科學領域通常使用以下過程：在實驗室中將各種元素融合在一起並產生樣品，在最終接受材料的測量之前評估其質量。由於他們的計算機模擬，該團隊能夠通過最少的材料和費用取得相同的結果。

Fabian Garrrudi說：“我們發現在由兩種原子組成的簡單材料中發現具有技術意義的特性非常有前途。這使我們希望我們的方法 – 擴展了由三種原子組成的更複雜的系統 – 將揭示許多更有趣的材料。”

新材料不僅是大學研究人員在計算機上開發的；諸如Google和Microsoft之類的技術公司也使用這種方法。他們使用近年來收集並在數據庫中進行編譯的大量理論和實驗數據。

人工智能最終可用於確定對人們不明顯的聯繫。這使您可以預測具有所需屬性的新材料。但是，即使在今天，在計算機的計算能力支持的人類直覺和創造力的幫助下，仍然取得了最佳結果。