Sviluppato con l'IA un magnete privo di terre rare e 200 volte più velocemente

Un innovativo magnete permanente, denominato MagNex, è stato sviluppato dalla Materials Nexus grazie all'utilizzo dell'IA.

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a cura di Giulia Serena

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Un innovativo magnete permanente, denominato MagNex, è stato sviluppato dalla Materials Nexus in collaborazione con l'Henry Royce Institute e l'Università di Sheffield nel Regno Unito. Questa nuova creazione è notevole soprattutto perché non utilizza elementi rari, tradizionalmente impiegati in questa classe di materiali.

I magneti permanenti sono componenti essenziali in molteplici applicazioni moderne, inclusi i rotori nelle turbine eoliche, i droni, la robotica avanzata e i veicoli elettrici senza emissioni. Con l'incremento della domanda previsto per i veicoli elettrici entro la fine del decennio, si prevede una forte crescita nella richiesta di magneti permanenti, che potrebbe superare l'offerta disponibile.

Normalmente, questi magneti sono realizzati utilizzando minerali delle terre rare come il neodimio e il disprosio. Questi materiali, tuttavia, sono non solo rari, ma anche soggetti a frequenti problemi di approvvigionamento. Materials Nexus mira a risolvere questa criticità attraverso la progettazione di materiali innovativi che possano sostituire quelli esistenti, contribuendo contemporaneamente alla riduzione delle emissioni dei processi produttivi fino a raggiungere lo zero netto.

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intelligenza artificiale

La tradizionale ricerca di nuovi materiali è spesso rallentata da un approccio basato su tentativi ed errori, che risulta essere costoso e lento. Materials Nexus ha rivoluzionato questo processo utilizzando modelli di intelligenza artificiale per progettare e testare nuovi materiali in maniera più efficiente.

Jonathan Bean, CEO e cofondatore di Materials Nexus, descrive come la loro piattaforma IA analizzi sistematicamente la tavola periodica alla ricerca di combinazioni di elementi che possiedano le proprietà desiderate. Le informazioni utilizzate sono generate internamente attraverso calcoli di meccanica quantistica, risultando così più accurate delle tradizionali raccolte di dati sperimentali. Questi dati alimentano gli algoritmi di machine learning che ottimizzano la formula del materiale.

Il team ha impiegato tre mesi per progettare e testare MagNex, riducendo i costi dei materiali del 20% e accelerando il processo di 200 volte rispetto agli approcci convenzionali. Iain Todd, professore di Metallurgia e Processi di Materiali presso l'Università di Sheffield, ha elogiato la velocità di sviluppo del nuovo materiale magnetico grazie alla sinergia tra l'approccio AI di Materials Nexus e le eccellenti strutture manifatturiere dell'Henry Royce Institute.

Utilizzare l'IA nella progettazione dei materiali ha anche permesso di ridurre le emissioni di carbonio del materiale del 70% rispetto ai magneti realizzati con materiali terre rare attualmente disponibili. Bean prevede che l'uso dell'AI non influenzerà solo il settore dei magneti, ma estenderà il suo impatto a tutta la scienza dei materiali, offrendo un metodo scalabile per la progettazione di nuovi materiali necessari in vari ambiti industriali.

Ovviamente, la piattaforma di Materials Nexus ha già suscitato un ampio interesse per la sua applicazione in diversi prodotti, inclusi semiconduttori, catalizzatori e rivestimenti. 

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