La ricerca di nuovi materiali magnetici ad alte prestazioni rappresenta una delle sfide più urgenti per la transizione energetica e tecnologica globale. Attualmente, i magneti permanenti più potenti dipendono da elementi delle terre rare, costosi e concentrati geograficamente in pochi Paesi, creando vulnerabilità nelle catene di approvvigionamento per settori strategici come la mobilità elettrica e le energie rinnovabili. Un gruppo di ricerca dell'Università del New Hampshire ha ora sviluppato un sistema basato sull'intelligenza artificiale che potrebbe accelerare significativamente l'identificazione di alternative sostenibili, aprendo prospettive inedite in un campo dove, nonostante l'esistenza di decine di migliaia di composti magnetici conosciuti, non vengono scoperti nuovi magneti permanenti da tempo.
Il cuore dell'innovazione, pubblicata sulla rivista Nature Communications, consiste in un database denominato Northeast Materials Database che cataloga 67.573 composti magnetici, di cui 25 mai precedentemente riconosciuti come materiali capaci di mantenere le proprietà magnetiche a temperature elevate. Questo archivio digitale non è semplicemente una raccolta passiva di dati: è stato costruito attraverso un sistema di intelligenza artificiale capace di leggere autonomamente pubblicazioni scientifiche ed estrarre informazioni sperimentali rilevanti, un processo che normalmente richiederebbe anni di lavoro manuale da parte di ricercatori specializzati.
La metodologia sviluppata dal team guidato da Suman Itani, dottorando in fisica, si articola in due fasi distinte. Nella prima, l'intelligenza artificiale analizza la letteratura scientifica esistente per identificare e catalogare dati sperimentali sui materiali magnetici. Nella seconda fase, questi dati vengono utilizzati per addestrare modelli computazionali in grado di predire se un determinato materiale possiede proprietà magnetiche e, aspetto cruciale, di calcolare la temperatura di Curie, ovvero il punto critico oltre il quale un materiale perde il suo magnetismo permanente. Questa capacità predittiva potrebbe ridurre drasticamente i tempi e i costi della sperimentazione di laboratorio.
L'importanza strategica di questa ricerca si comprende appieno considerando il ruolo centrale dei magneti permanenti nelle tecnologie contemporanee. Smartphone, dispositivi medicali, generatori elettrici, veicoli elettrici e innumerevoli sistemi industriali dipendono da questi componenti. Tuttavia, i magneti di maggiore efficienza utilizzano attualmente elementi come neodimio, disprosio e samario, la cui produzione è geograficamente concentrata e soggetta a tensioni geopolitiche. La dipendenza da importazioni crea vulnerabilità economiche e limita lo sviluppo di settori strategici come quello dei veicoli elettrici e delle energie rinnovabili.
"Accelerando la scoperta di materiali magnetici sostenibili, possiamo ridurre la dipendenza dagli elementi delle terre rare, abbassare i costi dei veicoli elettrici e dei sistemi di energia rinnovabile, e rafforzare la base manifatturiera statunitense", ha dichiarato Itani nel descrivere le implicazioni pratiche del progetto. Il professore di fisica Jiadong Zang, coautore dello studio, ha sottolineato come l'approccio integrato tra database sperimentale e tecnologie di intelligenza artificiale in continuo sviluppo renda finalmente realistico l'obiettivo di identificare alternative sostenibili ai magneti permanenti tradizionali, una delle sfide più complesse nella scienza dei materiali.
Il team di ricerca, che include anche Yibo Zhang, ricercatore postdottorale attivo sia in fisica che in chimica, vede applicazioni più ampie per la tecnologia sviluppata. Il modello di linguaggio utilizzato per estrarre informazioni dalla letteratura scientifica potrebbe essere adattato per digitalizzare e preservare collezioni bibliotecarie, convertendo immagini storiche in formati di testo moderni e accessibili. Questo aspetto evidenzia come gli strumenti di intelligenza artificiale sviluppati per specifiche applicazioni scientifiche possano trovare utilizzo in ambiti educativi e di conservazione del patrimonio culturale.
Il progetto ha ricevuto finanziamenti dall'Office of Basic Energy Sciences, Division of Materials Sciences and Engineering del Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti, riflettendo l'interesse strategico delle istituzioni pubbliche per la ricerca di materiali innovativi. Le prossime fasi della ricerca si concentreranno sulla validazione sperimentale dei materiali magnetici identificati dall'intelligenza artificiale e sull'espansione del database per includere proprietà fisiche aggiuntive che ne determinano l'applicabilità tecnologica.
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