Revolutionäre Vorhersage: Neues Machine-Learning-Modell für die Dielektrizitätsfunktion von Materialien
Revolutionäre Fortschritte in der Materialwissenschaft: Ein neues Modell zur Vorhersage der Dielektrizitätsfunktion
An der renommierten Universität Tokio arbeiten cutting-edge Forscher wie Tomohito Amano und Shinji Tsuneyuki zusammen mit Tamio Yamazaki vom CURIE (JSR-UTokyo Collaboration Hub) an einem bahnbrechenden Machine-Learning-Modell. Dieses Modell verspricht, unsere Herangehensweise an die Vorhersage der Dielektrizitätsfunktion von Materialien grundlegend zu verändern, indem es über die traditionellen, rechnerisch aufwendigen Methoden hinausgeht.
Was ist die Dielektrizitätsfunktion?
Die Dielektrizitätsfunktion ist entscheidend für das Verständnis und die Entwicklung von dielektrischen Materialien, die eine zentrale Rolle in modernen Elektroniksystemen spielen. Sie misst, wie sich positive und negative Ladungen innerhalb von Materialien unter dem Einfluss eines elektrischen Feldes polarisieren. Diese Polarisierung ist für zahlreiche technologische Anwendungen von großer Bedeutung, insbesondere im Kontext des sich schnell entwickelnden 6G-Netzwerks.
Vorteile des neuen Modells
Das innovative Modell ermöglicht schnelle und präzise Vorhersagen der Dielektrizitätsfunktionen und könnte somit zur Entwicklung der nächsten Generation von dielektrischen Materialien beitragen. Diese Materialien sind nicht so bekannt wie Halbleiter, bieten aber enormes Potenzial für die Verbesserung elektronischer Systeme. Sie leiten Strom nicht gut, sind jedoch auch keine vollständigen Isolatoren. Dies macht sie zu einzigartigen Kandidaten für verschiedene Anwendungen, insbesondere in der Hochgeschwindigkeitskommunikation.
Bisher erforderten die Berechnungen der Dielektrizitätsfunktion komplexe erste Prinzipien, die auf Quantenmechanik basierten und sehr zeit- und ressourcenintensiv waren. Das Team von Amano nutzt nun datengetriebene Techniken, um diese Herausforderungen zu meistern.
Der Kern des Modells: Chemische Bindungen
Eine der Schlüsselinnovationen dieses Modells ist der Fokus auf die chemischen Bindungen zwischen Atomen, anstatt nur auf einzelne Moleküle. Durch die Generierung von Trainingsdaten mithilfe von ersten Prinzipien für verschiedene Materialien konnte das Modell die elektronischen Zustände vieler Materialien mit einer Genauigkeit beschreiben, die mit traditionellen Methoden vergleichbar ist – dabei jedoch den Rechenaufwand erheblich reduzieren. Diese Möglichkeit größerer und längerfristiger Simulationen eröffnet neue Perspektiven für die Untersuchung der makroskopischen Ursprünge dielektrischer Eigenschaften in komplexen Molekülsystemen.
Amano ist optimistisch über zukünftige Entwicklungen und plant, das Modell auf komplexere Moleküle, einschließlich Polymere, auszuweiten: „Wir haben in dieser Arbeit die dielektrischen Eigenschaften einfacher Moleküle untersucht, doch die Anwendung auf komplexere Moleküle ist noch nicht erfolgt. Daher planen wir auch, ein universelles neuronales Netzwerk zu entwickeln, das in der Industrie eingesetzt werden kann.“
Fazit
Die Entwicklungen von Amano, Yamazaki und Tsuneyuki sind ein Meilenstein in der Materialwissenschaft und könnten weitreichende Auswirkungen auf die Technologie der Zukunft haben. Indem sie die Berechnung der Dielektrizitätsfunktion revolutionieren, eröffnen sie neue Möglichkeiten für die Entwicklung hochentwickelter elektronischer Materialien, die das Potenzial haben, die digitale Kommunikation erheblich zu verbessern.
Für weitere Informationen können Sie den Artikel in der Physical Review B lesen.
Quellen:
- Tomohito Amano, Tamio Yamazaki, und Shinji Tsuneyuki. Chemical bond based machine learning model for dipole moment: Application to dielectric properties of liquid methanol and ethanol. Physical Review B, 2024; DOI: 10.1103/PhysRevB.110.165159