Как искусственный интеллект изменил разработку магнитных сплавов для высокомощной электроники?

Исследователи из Института материаловедения и технологий Нинбо (Китайская академия наук) совершили прорыв в создании новых магнитных материалов с использованием искусственного интеллекта. Их работа, опубликованная в журнале Advanced Functional Materials, демонстрирует значительный прогресс в разработке железосодержащих аморфных сплавов для высокочастотных электронных устройств.
Как искусственный интеллект изменил разработку магнитных сплавов для высокомощной электроники?
Изображение носит иллюстративный характер

Традиционные мягкие магнитные материалы, такие как кремнистая сталь, сталкиваются с серьезной проблемой при работе на высоких частотах в диапазоне МГц и ГГц. Они демонстрируют высокие потери в сердечнике, что приводит к снижению эффективности, чрезмерному нагреву и рискам теплового разгона в высокомощных приложениях. Существующие аморфные сплавы на основе железа, хотя и обладают низкой коэрцитивной силой, имеют недостаточную намагниченность насыщения для устройств с высокой плотностью мощности.

Для решения этой проблемы ученые применили методы машинного обучения для прогнозирования и оптимизации намагниченности насыщения. Среди использованных алгоритмов наилучшие результаты показал XGBoost с коэффициентом детерминации R² более 0,85 и среднеквадратичной ошибкой менее 0,12 Тесла.

В ходе исследования были выявлены критические факторы, влияющие на магнитные свойства сплавов. Содержание железа должно превышать 75 атомных процентов, энтальпия смешения должна находиться в диапазоне от -18,7 до -14 кДж/моль, а разница электроотрицательности должна быть ниже 0,07.

Для улучшения свойств материала исследователи ввели в состав кобальт, чтобы использовать эффект обменного взаимодействия Fe-Co. Это привело к созданию новых серий сплавов: Fe-Co-Ni-Si-B и Fe-Co-Ni-B-P-C.

Разработанные материалы демонстрируют впечатляющие характеристики. Намагниченность насыщения (Bs) достигает 1,85 Тесла, с некоторыми образцами, показывающими значения до 1,92 Тесла. При этом коэрцитивная сила (Hc) составляет всего 1,2 А/м, что значительно превосходит свойства традиционной кремнистой стали.

Новые аморфные сплавы на основе железа имеют широкий спектр применений в высокочастотной, высокомощной электронике. Они могут использоваться в оборудовании для 5G-коммуникаций и электромобилях. Благодаря своим свойствам, эти материалы позволяют создавать более компактные и легкие магнитные компоненты, что критически важно для технологий следующего поколения, требующих высокой плотности мощности и минимальных тепловых потерь.

Использование искусственного интеллекта для разработки новых материалов демонстрирует эффективность этого подхода и открывает новые возможности в материаловедении. Сочетание машинного обучения с традиционными методами исследования позволяет значительно ускорить процесс создания материалов с заданными свойствами и решать сложные технологические задачи современной электроники.


Новое на сайте

19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех? 19150Иранская группировка RedKitten применяет сгенерированный нейросетями код для кибершпионажа
Ссылка