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新罕布什尔大学的研究团队利用人工智能技术，在磁性材料研究领域取得重大突破。他们创建了一个包含 67,573 种磁性材料的可搜索数据库，其中包含 25 种此前未被识别的高温下仍具有磁性的化合物。这一发现有望显著减少对稀土元素的依赖，为电动汽车和可再生能源系统带来成本优势，同时增强美国制造业的竞争力。
该研究发表在《自然通讯》期刊上，详细介绍了研究团队如何构建一个能够阅读科学论文并提取关键实验细节的人工智能系统。通过将这些数据输入计算机模型，研究人员能够准确识别材料的磁性特性，包括其在失去磁性前能承受的最高温度，并将这些信息整合成一个统一的可搜索数据库。
主要作者、物理学博士生 Suman Itani 表示：“通过加速可持续磁性材料的发现，我们可以减少对稀土元素的依赖，这不仅有助于降低电动汽车和可再生能源系统的成本，还能增强美国制造业的基础。”
新创建的东北材料数据库为探索各类磁性材料提供了便利，这些材料在智能手机、医疗设备、发电机、电动汽车等众多领域发挥着关键作用。然而，目前这些磁铁仍主要依赖于昂贵、进口且日益稀缺的稀土元素。
物理学教授、合著者 Jiadong Zang 指出：“我们正在应对材料科学中最困难的挑战之一——发现永磁体的可持续替代品。我们乐观地认为，我们的实验数据库和不断增长的人工智能技术将使这一目标成为可能。”
研究团队表示，推动该项目背后的现代大型语言模型在高等教育等领域具有广泛的应用前景。例如，将图像转换为现代富文本格式的技术也可用于图书馆馆藏的现代化。
这一研究不仅为磁性材料的发现提供了新的途径，也为人工智能在材料科学和其他领域的应用开辟了新的可能性。
