ИИ нашёл 25 магнитов без редких земель
Авторы: Suman Itani, Yibo Zhang, Jiadong Zang
Что произошло
Группа физиков из Университета Нью-Гэмпшира построила крупнейшую в мире ИИ-курируемую базу данных магнитных материалов — и с её помощью обнаружила 25 ранее не распознанных высокотемпературных магнитов. Ни один из них не содержит редкоземельных элементов — тех самых геополитически проблемных компонентов, от которых сейчас зависят моторы электромобилей и ветрогенераторы.
Работа опубликована в Nature Communications. Созданная база NEMAD (Northeast Materials Database) содержит 67 573 магнитных соединения с их кристаллическими структурами, температурами Кюри, коэрцитивностями и другими ключевыми свойствами — всё это автоматически извлечено из десятилетий научных публикаций с помощью языковых моделей на базе GPT.
Почему это важно
Сегодня около 94% высокопроизводительных постоянных магнитов производится в Китае. В 2025 году Пекин ввёл экспортный контроль на редкоземельные магниты и технологии их переработки, что вызвало шок в автомобильной и энергетической отраслях по всему миру. Запад лихорадочно ищет альтернативы, но добыча и переработка редкоземельных элементов за пределами Китая остаётся медленной и дорогой.
Редкоземельные элементы — группа из 17 металлов, включая неодим и диспрозий. Несмотря на название, они не так уж редки в земной коре, но экономически выгодные месторождения сконцентрированы в нескольких странах, а добыча сопряжена со значительным экологическим ущербом.
Поиск магнитов, которые работают без этих элементов — одна из самых насущных задач материаловедения. NEMAD предлагает короткий путь: вместо синтеза тысяч новых соединений с нуля можно просеять то, что уже было создано, но осталось незамеченным.
Детали
Команда использовала GPT-3.5 и GPT-4o для анализа статей из журналов Elsevier и APS, извлекая по 15 свойств на каждое соединение — от групп симметрии кристалла до значений намагниченности. Полученная база из 26 706 полностью охарактеризованных записей была подана на вход трём моделям машинного обучения: Random Forest, XGBoost и ансамблю из 30 нейросетей.
Лучшим предсказателем температуры Кюри — порога, выше которого материал теряет магнитные свойства — оказался XGBoost: коэффициент детерминации R² = 0,86, средняя ошибка всего 62 K. Затем модель просканировала базу Materials Project и выявила 62 ферромагнитных кандидата с предсказанными температурами Кюри выше 500 K. Лидеры: Ga₃Fe₄Co₈Si — 1 157 K и FeCo₂Ge — 1 068 K, что значительно выше 585 K у чистого железа.
«Мы берёмся за одну из самых сложных задач в материаловедении — поиск устойчивых альтернатив постоянным магнитам», — говорит профессор Цзядун Цзан, возглавивший проект при финансировании Министерства энергетики США.
Что дальше
62 соединения-кандидата теперь ожидают экспериментальной проверки — критического шага между многообещающим предсказанием и реальным магнитом. Тем временем подход NEMAD расширяется на сверхпроводники, термоэлектрики и фотовольтаические материалы.
Момент выбран точно. Компания Niron Magnetics в 2026 году открывает завод по производству магнитов из нитрида железа мощностью 1 500 тонн в год в Миннесоте, а GM объявила о партнёрствах по созданию моторов для электромобилей без редкоземельных элементов. Если хотя бы часть кандидатов NEMAD пройдёт лабораторные испытания, глобальная цепочка поставок магнитов может кардинально измениться к концу этого десятилетия.
Источники
Оригинал
Читайте также
ИИ создал 100 квадриллионов белков за один синтез
Метод Variational Synthesis от JURA Bio снизил стоимость синтеза белков в триллион раз и произвёл 10^17 уникальных молекул за одну реакцию.
BYD Blade 2.0: зарядка за 9 минут и запас 1000 км
Батарея нового поколения от BYD заряжается с 10 до 97% за 9 минут на станции мощностью 1500 кВт — и уже стоит в серийных автомобилях.
GPT-5.2 решил 40-летнюю загадку глюонов
ИИ от OpenAI предложил формулу для глюонных амплитуд, которые с 1986 года считались нулевыми. Физики из Гарварда и Кембриджа подтвердили.