Eine Gruppe von KI-Agenten und Forschern hat zwei Kandidaten für einen raumtemperatur-magnetischen Halbleiter gefunden. Die Entdeckung, die in einem neuen Bericht detailliert beschrieben wird, kombiniert maschinelles Lernen mit der Gestaltung quantenmechanischer Simulationen, um den nächsten Generation Computer-Speicher anzusprechen.
Das Projekt brachte die Agenten mit dem Autor zusammen. Die Agenten führten Dichtefunktionaltheorie-Simulationen auf zwei Abstraktionsstufen durch: eine schnellere (PBE+U) und eine langsamere, in der Regel genauere (HSE06). Die Bandlücken und Spin-Fenster unten stammen von der genaueren HSE06-Methode.
Der Magnet Primer
Magnete kommen in zwei bekannten Varianten vor. Ferromagnete, wie Kühlschrankmagnete, richten ihre atomaren Magnete in die gleiche Richtung aus. Antiferromagnete (AF) ordnen ihre atomaren Magnete in abwechselnden Richtungen an und gleichen sich gegenseitig aus. Beide verhalten sich sehr unterschiedlich, wenn es um die Speicherung von Informationen geht.
Spintronik stützt sich auf die Richtung, in die sich ein Elektron dreht – nach oben oder unten –, um Daten zu kodieren. Ferromagnete sortieren Elektronen auf natürliche Weise nach Spin, während gewöhnliche Antiferromagnete Spins auf jeder Energienstufe mischen, was das Lesen und Schreiben erschwert.
Drei Arten von Magneten
Der Bericht beschreibt drei Kategorien:
- Ferromagnetisch (Ferro): Ein makroskopisches Magnetfeld, das mit benachbarten Materialien interferiert. Das Umschalten ist langsam und verbraucht viel Leistung.
- Antiferromagnetisch (Antiferro): Kein makroskopisches Feld, so dass Materialien näher beieinander gepackt werden können. Das Umschalten ist schnell, aber Spins werden durch Energienstufe gemischt.
- Luttinger kompensiert (LC): Antiferromagnete, bei denen Atome mit Spin-up und Spin-down die gleiche magnetische Stärke haben, was zu einem Null-Netto-Moment führt. Die Atome mit Spin nach oben und unten befinden sich in unterschiedlichen Umgebungen und ermöglichen die Sortierung von Spins durch Energie.
Das Designziel
Das ideale Material würde die Bandlücke eines Halbleiters mit dem LC-Verhalten kombinieren. Es hätte eine große Spin-Fenster – den Bereich der Energie, in dem jeder verfügbare Elektronenstatus den gleichen Spin aufweist – am Rand der Lücke. Dieses Fenster sollte auch bei Raumtemperatur erhalten bleiben, wo thermische Agitation Rauschen hinzufügt.
Der Bericht beschreibt zwei Pfade zu diesem Ziel. Einer wurde von den Agenten selbst entworfen. Der andere wurde durch die Suche gefunden.
Kandidat 1: YBaMnFeO₅
Die Agenten entwarfen eine neue Verbindung aus fünf Elementen: Yttrium, Barium, Mangan, Eisen und Sauerstoff. Soweit die Forscher feststellen konnten, wurde diese Art von Magnet noch nie hergestellt oder als solche vorgeschlagen.
Die Verbindung wird voraussichtlich ein Halbleiter mit einer Bandlücke von 2,35 eV sein. Spin-Sortierung tritt auf beiden Seiten der Bandlücke auf: ein Fenster von 1,0 eV für Löcher und 1,4 eV für Elektronen. Thermische Aufregung bei Raumtemperatur verursacht nur etwa 26 meV an Fluktuation, sodass ausreichend Spielraum für die Sortierung bleibt.
Was kommt als Nächstes
Die Entdeckung macht die Suche nach Halbleitern bei Raumtemperatur voran. Der Designansatz zeigt, was maschinelles Lernen neben traditionellen Simulationsmethoden leisten kann.
Der Bericht behandelt den zweiten Kandidaten und die Methoden hinter der Suche umfassend. Der Bericht selbst bietet den vollständigen technischen Bericht darüber, wie die Materialien gefunden wurden.
Sehen Sie das Video, auf dem die Geschichte basiert, unter vals.ai.
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