AI đột phá phát hiện 25 vật liệu từ tính mới, mở đường thay thế đất hiếm

Một nghiên cứu mới cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể giúp giảm sự phụ thuộc vào đất hiếm – nguyên liệu then chốt đang được sử dụng rộng rãi trong các công nghệ hiện đại.

Các nhà khoa học tại Đại học New Hampshire (Mỹ) đang ứng dụng AI để tăng tốc mạnh mẽ quá trình tìm kiếm các vật liệu từ tính mới. Cách tiếp cận này đã tạo ra một cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm, chứa 67.573 vật liệu từ tính, trong đó có 25 hợp chất hoàn toàn mới vẫn giữ được từ tính ở nhiệt độ cao – yếu tố then chốt để ứng dụng trong thực tế.

“Bằng cách đẩy nhanh quá trình phát hiện các vật liệu từ tính bền vững, chúng tôi có thể giảm phụ thuộc vào đất hiếm, hạ chi phí xe điện và hệ thống năng lượng tái tạo, đồng thời củng cố nền sản xuất của Mỹ,” Suman Itani – tác giả chính của nghiên cứu và nghiên cứu sinh tiến sĩ ngành vật lý – cho biết.

Nút thắt cổ chai của vật liệu từ tính

Nguồn tài nguyên mới này có tên Northeast Materials Database, được thiết kế nhằm giúp giới nghiên cứu dễ dàng khám phá kho tàng vật liệu từ tính – nền tảng của hàng loạt công nghệ hiện đại, từ smartphone, thiết bị y tế cho tới máy phát điện và xe điện.

Hiện nay, các nam châm vĩnh cửu mạnh nhất vẫn phụ thuộc nặng nề vào nguyên tố đất hiếm – vốn đắt đỏ, chủ yếu phải nhập khẩu và ngày càng khó đảm bảo nguồn cung. Dù các nhà khoa học biết rằng còn rất nhiều hợp chất từ tính tồn tại trong tự nhiên, nhưng cho đến nay, chưa vật liệu nào có thể thay thế đất hiếm trong ứng dụng quy mô lớn, tạo ra một “điểm nghẽn” lớn trong đổi mới vật liệu.

Dạy AI “đọc” tài liệu khoa học

Trong nghiên cứu đăng trên Nature Communications , nhóm UNH mô tả cách họ huấn luyện một hệ thống AI có khả năng đọc và phân tích hàng chục năm tài liệu khoa học. Hệ thống này trích xuất các dữ liệu thực nghiệm quan trọng, sau đó đưa vào mô hình máy tính để xác định liệu một vật liệu có tính từ hay không, cũng như mức nhiệt tối đa mà nó có thể chịu được trước khi mất từ tính.

Toàn bộ kết quả được tổng hợp vào một cơ sở dữ liệu thống nhất, cho phép các nhà khoa học nhanh chóng xác định những ứng viên tiềm năng – điều mà trước đây có thể mất nhiều năm thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Trên thực tế, số lượng hợp chất từ tính tiềm năng có thể lên tới hàng triệu. Việc thử nghiệm từng tổ hợp nguyên tố trong phòng lab là điều gần như bất khả thi vì tốn quá nhiều thời gian và chi phí.

Hướng tới công nghệ không cần đất hiếm

“Chúng tôi đang đối mặt với một trong những thách thức khó nhất của khoa học vật liệu – tìm ra các giải pháp thay thế bền vững cho nam châm vĩnh cửu. Tuy nhiên, chúng tôi tin rằng cơ sở dữ liệu thực nghiệm cùng các công nghệ AI đang phát triển sẽ giúp mục tiêu này trở nên khả thi,” giáo sư vật lý Jiadong Zang, đồng tác giả nghiên cứu, chia sẻ.

Nhóm nghiên cứu, trong đó có Yibo Zhang – nghiên cứu viên sau tiến sĩ trong lĩnh vực vật lý và hóa học – cho rằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đứng sau dự án này có thể được ứng dụng rộng rãi hơn trong tương lai, không chỉ giới hạn ở cơ sở dữ liệu vật liệu.

Chẳng hạn, AI có thể được dùng để chuyển đổi tài liệu khoa học cũ, hình ảnh hoặc bản quét sang định dạng văn bản hiện đại, qua đó góp phần số hóa và hiện đại hóa các thư viện học thuật.