CAMBRIDGE / LONDON (IT BOLTWISE) – Forscher am MIT haben eine innovative Methode entwickelt, um generative KI-Modelle zur Entdeckung von Materialien mit exotischen Quanteneigenschaften zu nutzen. Diese Fortschritte könnten die Entwicklung von Materialien für die Quantencomputing-Revolution erheblich beschleunigen.
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Die Entwicklung neuer Materialien mit einzigartigen Quanteneigenschaften stellt eine der größten Herausforderungen in der Materialwissenschaft dar. Forscher des MIT haben nun eine Methode entwickelt, die generative KI-Modelle dazu befähigt, Materialien mit spezifischen geometrischen Strukturen zu erzeugen, die für Quanteneigenschaften bekannt sind. Diese Methode könnte die Suche nach Materialien, die für die Quantencomputing-Revolution entscheidend sind, erheblich beschleunigen.
Generative Modelle, die ursprünglich für die Umwandlung von Text in Bilder entwickelt wurden, haben sich in den letzten Jahren als nützlich für die Materialforschung erwiesen. Unternehmen wie Google, Microsoft und Meta haben bereits Millionen neuer Materialien mithilfe dieser Modelle entworfen. Doch wenn es um Materialien mit exotischen Quanteneigenschaften wie Supraleitung oder einzigartigen magnetischen Zuständen geht, stoßen diese Modelle an ihre Grenzen. Die neue Methode des MIT könnte hier Abhilfe schaffen.
Die Forscher haben ein System namens SCIGEN entwickelt, das generative Modelle anleitet, Materialien mit bestimmten geometrischen Mustern zu erzeugen. Diese Muster, wie die Kagome-Gitter, sind bekannt dafür, Quanteneigenschaften zu unterstützen. SCIGEN integriert strukturelle Einschränkungen in den Generierungsprozess, sodass die Modelle gezielt Materialien mit den gewünschten Eigenschaften erzeugen können.
In einem Testlauf generierte das SCIGEN-System über zehn Millionen Materialkandidaten mit Archimedeanischen Gittern, von denen eine Million die Stabilitätsprüfung bestand. Zwei dieser Materialien, TiPdBi und TiPbSb, wurden erfolgreich synthetisiert und zeigten die vorhergesagten magnetischen Eigenschaften. Diese Ergebnisse könnten die Materialforschung erheblich beschleunigen und neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Quantencomputern eröffnen.
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