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              1. AI 在短短 3 個月內設計出不含稀土金屬的自由基磁鐵

                我們迫切需要搬走來自化石燃料,但電動汽車和其他綠色技術可能會給環境帶來壓力。這種壓力可以通過一種新的磁鐵設計來緩解,這種磁鐵設計不含稀土金屬,該設計是用人工智能在短短三個月內建造的。

                稀土金屬是現代小工具和電氣技術的重要組成部分,包括汽車、風力渦輪機和太陽能電池板——但將它們從地下挖出來在金錢、能源和環境影響方面要付出很多代價。

                因此,不使用這些金屬的技術可以幫助我們更快地過渡到更綠色的未來。進入英國公司Materials Nexus,該公司使用其定制的AI平臺創建了MagNex,這是一種不需要稀土金屬的永磁體。

                不是第一個這種磁鐵有待開發,但發現這些材料通常需要大量的試驗和錯誤,并且可能需要幾十年的時間。人工智能的使用將一切速度提高了大約 200 倍——在短短三個月內,它就設計、合成和測試了新的磁鐵。

                人工智能通過分析超過1億種可能的無稀土磁鐵組成來工作,不僅要權衡潛在的性能,還要權衡供應鏈安全、制造成本和環境問題。

                “人工智能驅動的材料設計不僅會影響磁性學,還會影響整個材料科學領域。”物理學家喬納森·比恩(Jonathan Bean),Materials Nexus的首席執行官。

                “我們現在已經確定了一種可擴展的方法,用于設計滿足各種工業需求的新材料。

                Materials Nexus與英國謝菲爾德大學亨利·羅伊斯研究所(Henry Royce Institute)的一個團隊合作生產了這種磁鐵,人們認為類似的技術可用于開發其他不含稀土磁鐵的設備和組件。

                根據MagNex的制造商的說法,與傳統磁鐵相比,材料成本是原來的20%,材料也減少了70%碳排放.

                電動汽車行業僅此一項,預計到 2030 年,對稀土磁鐵的需求將是當前水平的十倍,根據材料關系 – 這表明這些替代材料具有多么重要。

                除了使用人工智能提高制造過程的效率外,研究人員還忙于尋找收集稀土材料的方法。更可持續的方式.像這樣的突破應該會加速擺脫化石燃料和一氧化碳2排放。

                當然,人工智能行業在二氧化碳排放方面也有其自身的挑戰。在目前的發展軌跡上,它是預測到 2030 年,消耗全球 3.5% 的電力。如果人工智能的碳足跡能夠得到管理,它可能被證明是綠色技術轉型的有力工具。

                “這一成就展示了材料和制造的光明未來,”謝菲爾德大學的材料科學家伊恩·托德(Iain Todd)。

                “通過人工智能的力量解鎖的下一代材料對研究、工業和我們的星球來說非常有希望。”

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