वैज्ञानिक नई चुंबकीय सामग्री खोजने के लिए कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करते हैं जो महत्वपूर्ण तत्वों का उपयोग नहीं करते हैं। अमेरिकी ऊर्जा विभाग की एम्स नेशनल लेबोरेटरी की एक शोध टीम ने स्थायी चुंबक सामग्री की खोज के लिए एक नया मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किया है जिसमें महत्वपूर्ण तत्व नहीं होते हैं। मॉडल नई सामग्री संयोजनों के क्यूरी तापमान की भविष्यवाणी करता है। नई स्थायी चुंबक सामग्री की भविष्यवाणी करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने में यह एक महत्वपूर्ण पहला कदम है। यह मॉडल थर्मोडायनामिक रूप से स्थिर दुर्लभ पृथ्वी सामग्री की खोज करने के लिए टीम की हाल ही में विकसित क्षमता का पूरक है।
एम्स नेशनल लेबोरेटरी के वैज्ञानिकों ने एक मशीन लर्निंग मॉडल तैयार किया है जो दुर्लभ तत्वों का उपयोग किए बिना नई चुंबक सामग्री की भविष्यवाणी कर सकता है। सामग्रियों के क्यूरी तापमान पर ध्यान केंद्रित करने वाला यह अभिनव दृष्टिकोण भविष्य के प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों के लिए अधिक टिकाऊ मार्ग प्रदान करता है।
उच्च-प्रदर्शन वाले चुम्बकों का महत्व
उच्च-प्रदर्शन वाले चुंबक पवन ऊर्जा, डेटा भंडारण, इलेक्ट्रिक वाहन और चुंबकीय प्रशीतन जैसी प्रौद्योगिकियों के लिए महत्वपूर्ण हैं। इन चुम्बकों में कोबाल्ट जैसे प्रमुख पदार्थ और नियोडिमियम और डिस्प्रोसियम जैसे दुर्लभ पृथ्वी तत्व होते हैं। इन सामग्रियों की अत्यधिक मांग है, लेकिन आपूर्ति सीमित है। इस स्थिति ने शोधकर्ताओं को नई चुंबकीय सामग्रियों को डिजाइन करने के तरीकों की तलाश करने के लिए प्रेरित किया है जो महत्वपूर्ण सामग्रियों को कम करते हैं।
मशीन लर्निंग की भूमिका
मशीन लर्निंग (एमएल) कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप है। यह कंप्यूटर एल्गोरिदम द्वारा संचालित होता है, जो भविष्यवाणियों में लगातार सुधार करने के लिए डेटा और परीक्षण-और-त्रुटि एल्गोरिदम का उपयोग करता है। शोध दल ने एमएल एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए प्रयोगात्मक डेटा और क्यूरी तापमान के सैद्धांतिक मॉडलिंग का उपयोग किया। क्यूरी तापमान वह उच्चतम तापमान है जिस पर कोई सामग्री चुंबकीय बनी रहती है।
एम्स प्रयोगशाला के वैज्ञानिक और शोध दल के वरिष्ठ नेता यारोस्लाव मुड्रिक ने कहा, "उच्च क्यूरी तापमान वाले यौगिकों को ढूंढना उन सामग्रियों की खोज में एक महत्वपूर्ण पहला कदम है जो उच्च तापमान पर चुंबकीय रह सकते हैं।" "यह पहलू न केवल स्थायी चुम्बकों के डिज़ाइन के लिए, बल्कि अन्य कार्यात्मक चुंबकीय सामग्रियों के डिज़ाइन के लिए भी महत्वपूर्ण है।"
मड्रिक का मानना है कि नई सामग्रियों की खोज एक चुनौतीपूर्ण गतिविधि है क्योंकि नई सामग्रियों की खोज पारंपरिक रूप से प्रयोगों के माध्यम से की जाती रही है, जो महंगी और समय लेने वाली है। हालाँकि, एमएल विधियों का उपयोग करने से समय और संसाधनों की बचत हो सकती है।
मॉडल परीक्षण और सत्यापन
मॉडल को मान्य करने के लिए, टीम ने सेरियम, ज़िरकोनियम और आयरन पर आधारित यौगिकों का उपयोग किया। यह विचार एम्स प्रयोगशाला के वैज्ञानिक और अनुसंधान दल के सदस्य एंड्री पलास्युक द्वारा प्रस्तावित किया गया था। वह पृथ्वी-प्रचुर तत्वों पर आधारित अज्ञात चुंबक सामग्री पर ध्यान केंद्रित करने की उम्मीद करते हैं। पलाशुक ने कहा: "अगले सुपर चुंबक में न केवल उत्कृष्ट प्रदर्शन होना चाहिए, बल्कि प्रचुर घरेलू घटकों पर भी निर्भर होना चाहिए।
पलासचुक ने मिश्र धातु को संश्लेषित और चित्रित करने के लिए अनुसंधान दल के सदस्य टायलर डेल रोज़, एक अन्य एम्स प्रयोगशाला वैज्ञानिक के साथ सहयोग किया। उन्होंने पाया कि एमएल मॉडल ने उम्मीदवार सामग्रियों के क्यूरी तापमान की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की। यह सफलता भविष्य के तकनीकी अनुप्रयोगों के लिए नए स्थायी चुंबकों को डिजाइन करने के लिए उच्च-थ्रूपुट दृष्टिकोण में एक महत्वपूर्ण पहला कदम है।
सिंगर ने कहा, "हम एक स्थायी भविष्य के लिए भौतिकी-आधारित मशीन लर्निंग लिख रहे हैं।"
