Innovatives Machine Learning-Modell zur schnellen und genauen Vorhersage der Dielektrizitätsfunktion von Materialien

Neuer Durchbruch in der Materialforschung: Machine Learning zur Vorhersage der Dielektrizitätsfunktion

In der Welt der Materialwissenschaften gibt es spannende Neuigkeiten: Forscher um Tomohito Amano und Shinji Tsuneyuki von der Universität Tokio haben gemeinsam mit Tamio Yamazaki vom CURIE (JSR-UTokyo Collaboration Hub) ein innovatives Machine-Learning-Modell entwickelt. Dieses Modell ermöglicht es, die Dielektrizitätsfunktion von Materialien schnell und genau vorherzusagen, ohne die rechenintensive Ermittlung aus den ersten Prinzipien.

Die Bedeutung der Dielektrizitätsfunktion

Die Dielektrizitätsfunktion ist ein entscheidendes Maß für die Polarisation von elektrischen Ladungen – sowohl positiv als auch negativ – innerhalb von Materialien. Diese Polarisation ist das zentrale Phänomen, das die Eigenschaften dielektrischer Materialien bestimmt. Solche Materialien sind von großer Bedeutung für zahlreiche modernste Technologien, wie beispielsweise die 6G-Netzwerke.

Die Fähigkeit, die Dielektrizitätsfunktion schnell und präzise zu bestimmen, ist somit essentiell für die Entwicklung neuer dielektrischer Materialien. Der herkömmliche Ansatz zur Berechnung dieser Funktion basierte auf quantenmechanischen Methoden, die sowohl rechenintensiv als auch zeitaufwendig waren.

Ein innovativer Ansatz

Mit dem neu entwickelten Machine-Learning-Modell revolutionieren die Forscher diesen Prozess. Anstatt sich auf die Berechnung einzelner Moleküle zu konzentrieren, fokussiert sich das Modell auf die chemischen Bindungen zwischen Atomen. Dadurch kann es die elektronischen Zustände verschiedener Materialien mit einer Genauigkeit beschreiben, die der von klassischen Berechnungen ähnelt, jedoch mit erheblich reduzierter Rechenleistung.

„Die Untersuchung von Dielektrika ist sowohl für die Grundlagenforschung als auch für die angewandte Wissenschaft von Bedeutung“, erklärt Amano, der erste Autor der Studie. "Auf der fundamentalen Seite können Dielektrika helfen, den mikroskopischen Ursprung des Verhaltens von Materialien in elektrischen Feldern zu verstehen."

Anwendungen und Zukunftsperspektiven

Das neue Modell hat sich auch bewährt bei der Analyse einfacher Moleküle wie Methanol und Ethanol. Durch die signifikante Reduzierung der Rechenkosten wird es erstmals möglich, die makroskopischen Eigenschaften der Dielektrizität in Systemen mit vielen Molekülen zu untersuchen.

Trotz dieser Erfolge haben die Forscher bereits weitere Ziele vor Augen. „In dieser Arbeit haben wir die dielektrischen Eigenschaften einfacher Moleküle untersucht; die Anwendung auf komplexere Moleküle, einschließlich Polymere, steht noch aus. Daher planen wir den Aufbau eines universellen neuronalen Netzwerks für industrielle Anwendungen", so Amano.

Fazit

Die Entwicklung dieses neuen Machine-Learning-Modells stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Materialforschung dar, mit dem Potenzial, die Zukunft der Dielektrika zu revolutionieren. Die Ergebnisse der Studie wurden in der Fachzeitschrift Physical Review B veröffentlicht und sind ein Zeugnis der Innovationskraft in der Materialwissenschaft.

Für weitere Informationen zu dieser spannenden Studie, besuchen Sie den Originalartikel in der Fachzeitschrift.

Über den Autor:
University of Tokyo – Die Universität Tokio ist eine der führenden Forschungsinstitutionen in Japan und weltweit bekannt für ihre herausragenden Leistungen in der Wissenschaft und Technik.