В материаловедении кандидаты на новые функциональные материалы обычно исследуются методом проб и ошибок с помощью расчетов, синтетических методов и анализа материалов. Однако этот подход отнимает много времени и требует специальных знаний. Теперь исследователи из Японии использовали подход, основанный на данных, для автоматизации процесса прогнозирования новых магнитных материалов. Комбинируя вычисления на основе первых принципов, байесовскую оптимизацию и одноатомное чередующееся осаждение, предлагаемый метод может обеспечить более быструю разработку электронных устройств следующего поколения.
Ученые-материаловеды постоянно находятся в поиске новых "функциональных материалов" с благоприятными свойствами, направленными на какое-то применение. Например, поиск новых функциональных магнитных материалов может открыть двери для энергоэффективных спинтронных устройств. В последние годы быстро развивается разработка устройств спинтроники, таких как магниторезистивная память с произвольным доступом - электронное устройство, в котором один магниторезистивный элемент интегрирован как один бит информации, для которых требуются магнитные материалы с высокой магнитокристаллической анизотропией (MCA). Поэтому ферромагнитные материалы, которые сохраняют свою намагниченность без внешнего магнитного поля, представляют особый интерес в качестве систем хранения данных. Например, L10-тип упорядоченных сплавов, состоящих из двух элементов и двух периодов, таких как L10- FeCo и L10-FeNi, активно изучались в качестве перспективных кандидатов для функциональных магнитных материалов следующего поколения. Однако комбинация составляющих элементов крайне ограничена, и материалы с расширенным типом элемента, количеством и периодичностью редко исследовались.
Что мешает этому исследованию? В качестве основной причины ученые указывают на комбинаторные взрывы, которые могут легко происходить в многослойных пленках, требуя много времени и усилий при выборе составляющих элементов и изготовлении материала. Кроме того, чрезвычайно трудно предсказать функцию MCA из-за сложного взаимодействия различных параметров, включая кристаллическую структуру, магнитный момент и электронное состояние, и обычный протокол в значительной степени полагается на метод проб и ошибок. Таким образом, существует большой простор и потребность в разработке эффективного пути к открытию новых высокоэффективных магнитных материалов.
В этом направлении группа исследователей из Японии, включая проф. Масато Коцуги, г-н Дайго Фуруя и г-н Такуя Мияшита из Токийского университета науки (TUS) вместе с доктором Есио Миурой из Национального института материаловедения (NIMS) теперь обратились к подходу, основанному на данных, для автоматизации прогнозирования и синтеза новых магнитных материалов. В новом исследовании, которое было доступно онлайн 30 июня 2022 года и опубликовано в журнале Science and Technology of Advanced Materials: Methods 1 июля 2022 года, команда сообщила о своем успехе в разработке системы исследования материалов путем интеграции вычислительных, информационных и экспериментальных наук для магнитных материалов с высоким MCA. Профессор Коцуги объясняет: "Мы сосредоточились на искусственном интеллекте и объединили его с вычислительной и экспериментальной наукой, чтобы разработать эффективный метод синтеза материалов. С точки зрения электронной структуры были обнаружены многообещающие материалы, превосходящие человеческие ожидания. Таким образом, это изменит природу материаловедения!"
В своем исследовании, которое стало результатом совместных исследований TUS и NIMS и поддержано JST-CREST, команда рассчитала энергию MCA с помощью расчетов по первым принципам (метод, используемый для вычисления электронных состояний и физических свойств в материалах на основе законов квантовой механики) и выполнила байесовскую оптимизацию для поиска материалы с высокой энергией MCA. Изучив алгоритм байесовской оптимизации, они нашли перспективные материалы в пять раз эффективнее, чем с помощью обычного метода проб и ошибок. Этот надежный метод поиска материалов был менее восприимчив к влиянию нерегулярных факторов, таких как выбросы и шум, и позволил команде выбрать три лучших материала-кандидата - (Fe/Cu/Fe/Cu), (Fe/Cu/Co/Cu) и (Fe/Co/Fe/Ni) - содержащий железо (Fe), кобальт (Co), никель (Ni) и медь (Cu).
Затем три лучших предсказанных материала с наибольшими значениями энергии MCA были изготовлены методом одноатомной чередующейся укладки с использованием технологии лазерного импульсного осаждения для создания многослойных магнитных материалов, состоящих из 52 слоев, а именно [Fe / Cu / Fe/Cu]13, [Fe / Cu / Co / Cu]13, и [Fe/Co/Fe/Ni]13. Среди трех структур [Fe/Co/Fe/Ni]1 показал значение MCA (3,74 × 106 эрг/куб.см) намного выше, чем у L10Фини (1,30 × 106 эрг/куб.см).
Кроме того, используя метод возмущений второго порядка, команда обнаружила, что MCA генерируется в электронном состоянии, что не было реализовано в ранее опубликованных материалах. Это свидетельствует о пригодности использования байесовской оптимизации для определения электронных состояний, которые, вероятно, невозможно представить только с помощью человеческого опыта и интуиции. Таким образом, разработанный метод позволяет автономно искать подходящие элементы для проектирования функциональных магнитных материалов. "Этот метод применим к современным магнитным материалам с более сложными электронными корреляциями, таким как сплавы Гейслера и спин-термоэлектрические материалы", - отмечает профессор. Коцуги.
Комментарии