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AI prédit le métal thermoélectrique
Une équipe dirigée par Tu Wien combine le supercalculement et l'automatisation pour prédire les matériaux thermoélectriques de haute performance - passant la recherche de l'essai et de l'erreur à la conception intelligente.
Les nouvelles technologies exigent de nouveaux matériaux, mais les découvrir peuvent prendre des décennies.Maintenant, une équipe de recherche dirigée par Andrej Pustogow de Tu Wien a créé un protocole informatique automatisé qui prédit des matériaux thermoélectriques capables de convertir la chaleur des déchets en électricité utilisable.Leur approche réduit le temps et le coût de la découverte, offrant une voie plus rapide vers les matériaux d'énergie verte.
Au lieu de s'appuyer sur la sagesse des manuels ou les expériences laborieuses en laboratoire, l'équipe a utilisé des superordinateurs pour simuler comment des métaux comme le nickel, le cobalt et le fer interagissent avec tous les autres éléments du tableau périodique.En commençant par des métaux de transition, ils ont scanné des milliers de combinaisons possibles.Parmi les résultats, le nickel-germanium (ni₃ge) s'est démarqué de ses performances thermoélectriques remarquables - a été confirmée plus tard dans les tests de laboratoire.
Bien que les recherches antérieures de l'équipe aient fait allusion à cela (y compris les travaux sur les alliages de nickel-or), c'est la première fois qu'une méthode systématique assistée par l'IA fournit des prédictions précises.Malgré la puissance brute des superordinateurs comme le cluster scientifique de l'Autriche, la force brute n'est pas pratique - l'évaluation de toutes les combinaisons d'éléments possibles pourrait prendre plus de temps que l'univers ne l'a existé.Ainsi, l'équipe a réduit la recherche intelligemment en utilisant les principes physiques et l'automatisation.
Le candidat sélectionné, Ni₃ge, a non seulement bien fonctionné, mais a prouvé que même des composés binaires simples peuvent livrer.Si les systèmes à deux éléments sont prometteurs, imaginez ce que nous trouverons dans des combinaisons plus complexes.L'approche gagne déjà du terrain au-delà du monde universitaire.Les géants de l'industrie comme Google et Microsoft créent des outils d'IA formés sur des décennies de données de matériaux expérimentaux et théoriques.Les meilleurs résultats proviennent encore de l'intuition humaine - amplifiée par la puissance de calcul.Cela marque un changement stratégique de la science des matériaux.Depuis près d'un siècle, l'accent est mis sur les semi-conducteurs.