Tulevaisuuden materiaaleja metsästäen

Materiaalitutkimus on saanut uutta voimaa ja suuntaa paitsi uusista tutkimusmenetelmistä ja ideoista mutta myös tekoälystä.

Ihmiset ovat valmistaneet metalliseoksia tuhansia vuosia sekoittelemalla punahehkuisia sulia metalleja ja muokata niitä uuteen muottiin.

Mutta edistyneet metallit, joilla on erityisiä kemiallisia ja mekaanisia ominaisuuksia, joita tutkijat etsivät käytettäväksi energiateknologioissa, kuten pitkäkestoisissa akuissa ja ilmailu- ja avaruusalusten äärimmäisiä lämpötiloja kestävissä moottoreissa, tarvitsevat hienostuneemman lähestymistavan.

Yhdysvaltain energiaministeriön kansallisen Lawrence Berkeleyn laboratorion (Berkeley Lab) tutkijat ovat löytäneet uuden tavan tuottaa tavoiteltuja materiaaleja, joita kutsutaan korkean entropian seoksiksi (HEA) ja nyt peräti lähes huoneenlämmössä.

Uusi väylä räätälöidyille HEA -seoksille

Heidän tekniikkansa, joka on kuvattu Nature -lehden artikkelissa, antaa tekijöille myös paljon enemmän hallintaa seoksen kiderakenteeseen ja yleiseen morfologiaan verrattuna olemassa oleviin menetelmiin, mikä avaa oven uudelle räätälöityjen HEA-seosten paradigmalle.

Nämä materiaalit löydettiin ensimmäisen kerran noin 20 vuotta sitten, ja ne ovat herättäneet paljon innostusta ennätyksellisen lujuutensa ja sitkeytensä ansiosta, mikä on antanut niille monia potentiaalisia sovelluksia konetekniikassa.

HEA:t voisivat myös toimia tehokkaina katalyytteinä, parantaen akkujen ja polttokennojen tehokkuutta ja kestävyyttä sekä vähentäen riippuvuutta harvinaisista mineraaleista.

HEA:iden ainutlaatuiset ominaisuudet johtuvat niiden tasapainoisista eri alkuaineiden resepteistä. Kun tyypilliset metalliseokset koostuvat suuresta osasta yhtä alkuainetta, johon on sekoitettu pienempiä määriä muita alkuaineita (esimerkiksi teräs on ~97–99 % rautaa ja pieniä määriä hiiltä ja muita alkuaineita), HEA:t koostuvat yhtä suurista tai lähes yhtä suurista alkuaineiden suhteista, mikä luo sisäisen kiderakenteen, jolla on enemmän entropiaa – eli se on epäjärjestyneempi.

Ja vaikka tämä epäjärjestys on avainasemassa niiden toiminnan kannalta, insinöörien on silti kyettävä virittämään materiaalit tiettyjen spesifikaatioiden mukaisesti ja muokkaamaan niitä eri muotoihin.

HEA-materiaaleja helpommin

Nykyiset menetelmät HEA:iden valmistamiseksi käsittävät alkuaineiden kuumentamisen korkeisiin lämpötiloihin, jotta atomeilla on paljon kineettistä energiaa, eri alkuaineiden sekoittamisen yhdeksi möykyksi ja sitten lämpötilan nopean laskemisen eri menetelmillä. Rajujen lämpötilan muutosten uskotaan olevan välttämättömiä energisten atomien sisäisen epäjärjestyksen lukitsemiseksi.

Berkeley Labin tiimin lähestymistapa saavuttaa saman korkean entropian tuloksen paljon alhaisemmissa 25–80 celsiusasteen lämpötiloissa sekoittamalla HEA:n muodostavat alkuaineet nestemäisessä muodossa olevaan metalligalliumiin. Alkuaineet lisätään vesipohjaisessa liuoksessa kloridimuodossaan.

Kun hapan neste kohtaa nestemäisen galliumin miellyttävän lämpimässä tai kuumassa lämpötilassa, alkuaineet irrottavat klooriatominsa hyvin nopeasti ja sekoittuvat yhteen, minkä jälkeen ne jähmettyvät HEA-seokseksi.

Tiimin johtajan Haimei Zhengin mukaan reaktion ja sekoittumisen uskomaton nopeus neste-neste-rajapinnassa vangitsee paljon toivotun entropian.

Uuden ilmiön löysi ensimmäinen kirjoittaja Qiubo Zhang, Zhengin ryhmän postdoc-tutkija, tehdessään kokeita tiimin nestekennoelektronimikroskopia-alustalla (TEM). Heidän kehittämänsä teknologia mahdollistaa tiedemiesten tutkia nestemäisissä ympäristöissä tapahtuvia elektronisia ja kemiallisia reaktioita reaaliajassa atomitasolla. Käyttäessään nestekenno-TEM:iä nestemäisen galliumin tarkkailuun hän huomasi, että CuCl2-vesiliuoksesta peräisin olevat Cu-ionit imeytyivät galliumiin ja muodostivat seoksia.

”Koska uudella hiilikalvonestekennollamme on niin korkea avaruudellinen ja ajallinen resoluutio, pystyimme havaitsemaan erittäin nopean, vain sekunnin kymmenesosan siirtymän atomitasolla nanomittakaavan amorfisesta nestemäisestä metallista, jossa on eri alkuaineita, pieneksi kiteeksi”, Zhang sanoi. Löydös inspiroi tiimiä yrittämään luoda HEA:ita, joista he olivat jo ennestään kiinnostuneita työnsä ansiosta, joka on tehty korkean suorituskyvyn katalyyttien kehittämiseksi.

Tutkittu, nykyään jo patentoitu teknologia voi tuottaa HEA-yhdisteitä käytännöllisissä muodoissa, jotka eivät ole pyöreitä hiukkasia, ja erilaisilla kiderakenteilla. He voivat myös valmistaa HEA-yhdisteitä erilaisista komposiittimetalleista, mukaan lukien sellaisista, joissa ei ole galliumia, vaikka tämä alkuaine on edelleen prosessin avainasemassa.

Uusi materiaaliluokka

HEA:t ovat monimuotoinen varsin uusi materiaaliluokka, jolla on laaja-alaiset ominaisuudet, jotka riippuvat niiden komposiittielementeistä. Mutta kaiken kaikkiaan seosten tiedetään olevan erittäin kestäviä mekaanista rasitusta, korroosiota, säteilyä sekä korkeita että matalia lämpötiloja vastaan – kaikki tekijät, jotka rikkovat perinteisten metallien rajoja.

Energian varastointilaitteiden ja avaruusalusten lisäksi tutkijat ja muut maailmanlaajuisesti tutkivat HEA:iden käyttöä hiilidioksidipäästöjen vähentämisessä polttoaineiden ja muiden kemikaalien, polttokennojen, anturien ja muun elektroniikan, geotermisen energian kaivoille tarkoitettujen porien ja jopa biolääketieteellisten laitteiden valmistuksessa.

Seosatomit eivät olekaan pelkkiä statisteja

Kun yhä syvemmälle mennään mitä tekevätkään puolijohteiden vähemmistöatomit? Ei sen vähempää kuin tarjoavat uusia mahdollisuuksia mikroelektroniikan suunnitteluun

Lawrence Berkeley National Laboratoryn (Berkeley Lab) ja George Washingtonin yliopiston johtama tutkimusryhmä on vahvistanut, että puolijohteiden vähemmistöatomit järjestäytyvät tunnistettaviksi paikallisiksi kuvioiksi, jotka muuttavat materiaalin sähköistä käyttäytymistä.

Science- lehdessä julkaistu tutkimus voi tarjota pohjan erikoistuneiden puolijohteiden suunnittelulle kvanttilaskentaan ja optoelektronisiin laitteisiin puolustusteknologioissa.

Monet puolijohteet koostuvat pääasiassa yhdestä alkuaineesta, johon on lisätty pieniä määriä muita seosaineita. Näitä ei kuitenkaan ole riittävästi aiheuttamaan toistuvaa kuviota koko materiaalissa, mutta se, miten nämä atomit ovat järjestäytyneet ihan viereisten naapureidensa kanssa, on pitkään ollut mysteeri.

Asettuvatko harvinaiset ainesosat vain satunnaisesti vallitsevien atomien joukkoon materiaalisynteesin aikana, vai onko atomeilla ensisijaisia järjestyksiä, ilmiö, jollaisia havaitaan muissa materiaaleissa, nimeltään lyhyen kantaman järjestys (SRO short-range order)?

Tähän asti mikään mikroskopia- tai karakterisointitekniikka ei ole pystynyt zoomaamaan riittävän lähelle ja riittävän selkeästi tutkimaan kiderakenteen pieniä alueita ja tulkitsemaan SRO:ta suoraan.

”Se on mielenkiintoinen tieteellinen kysymys, koska SRO muuttaa dramaattisesti materiaalin ominaisuuksia. Kollegamme ovat ennustaneet SRO:n esiintymisen teoreettisesti puolijohteissa, mutta tämä on ensimmäinen kerta, kun näiden SRO-domeenien yksittäinen rakenne on osoitettu kokeellisesti”, sanoo tutkimuksen toinen kirjoittaja Andrew Minor.

”Tuloksemme ovat jännittäviä, koska ominaisuus, jota tämä paikallinen järjestys muuttaa, on mikroelektroniikan tärkein ominaisuus, energiaväli, joka säätelee elektronisia ominaisuuksia”, hän sanoi.

Läpimurto tapahtui, kun ensimmäinen kirjoittaja Lilian Vogl tutki pienen määrän tinaa ja piitä sisältävää germaniumin näytettä käyttäen tehokasta elektronimikroskopiaa.

Neuroverkko avuksi

Alustavat tulokset olivat liian sekavia jäsentääkseen tinasta ja piistä diffraktioituneiden elektronien heikkoja signaaleja siististi järjestetyn germaniumin voimakkaista signaaleista, joten hän otti järjestelmään käyttöön energiasuodatuslaitteen kontrastin parantamiseksi. Kun seuraava datajoukko alkoi näkyä, hän huomasi nopeasti, että tulos oli uudenlainen. Heikot signaalit olivat selkeämpiä ja kun toistuvia kuvioita ilmestyi, mikä viittasi siihen, että atomeilla oli loppujen lopuksi mieltymysjärjestys.

Vahvistaakseen havaintonsa ja selvittääkseen, mitä nämä kuviot tarkoittivat, Vogl keräsi lisää dataa ja käytti esiopetettua neuroverkkoa diffraktiokuvien lajitteluun. Työkalu tunnisti kuusi toistuvaa motiivia, jotka edustavat tiettyjä atomien järjestelyjä näytemateriaalissa, mutta Berkeley Labin tiimi ei vieläkään pystynyt määrittämään tarkkoja atomirakenteita, jotka tuottivat motiivit.

Tulkitakseen kokeellisia tuloksiaan he kääntyivät George Washingtonin yliopiston yhteistyökumppaneiden puoleen, joita johti tutkimuksen toinen kirjoittaja Tianshu Li.

Lin tiimi loi erittäin tarkan ja tehokkaan koneoppimispotentiaalin, joka kykenee mallintamaan miljoonia atomeja materiaalin rakenteessa. Tämä mahdollisti Voglille simuloidun 4D-STEM:n suorittamisen erilaisilla mahdollisilla rakennejärjestelyillä, kunnes hän löysi osumat kokeellisten datan motiiveille.

Yhteistyö tuo tuloksia

”On huomionarvoista, että mallinnus ja kokeet voivat toimia saumattomasti SRO:n rakennemotiivien selvittämiseksi ensimmäistä kertaa”, sanoi Li. ”SRO:n todistaminen kokeellisesti ei ole helppo tehtävä, saati sen rakennemotiivien tunnistaminen. SRO:n signaalit voivat helposti peittyä vikojen tai atomien luontaisen liikkeen vuoksi huoneenlämmössä, eikä tähän mennessä ole ollut selkeää tapaa erottaa niitä. Tämä työ on ensimmäinen askel kohti laajempaa tavoitettamme.”

Lin ryhmän tutkija Shunda Chen, joka kehitti mallin, sanoi: ”Näiden mallien avulla, jotka yhdistävät koneoppimisen ensimmäisten periaatteiden laskelmiin, voimme toistaa kokeellisia menetelmiä erittäin tarkasti ja paikantaa rakenteelliset motiivit, jotka muuten pysyisivät piilossa.”

Muiden µ-Atomsin jäsenten aloittama jatkotyö Arkansasin yliopistossa ja Sandia National Laboratoriesissa tuottaa jo tietoa siitä, miten nämä lyhyen kantaman kertalukumotiivit vaikuttavat puolijohteen elektronisiin ominaisuuksiin, ja tiedemiehet toivovat, että järjestyksen manipulointi uudenlaisten laitteiden ja prosessointireittien mahdollistamiseksi on pian mahdollista.

”Pystymme todella rikkomaan nykyisten kykyjen rajat suunnittelemalla puolijohteita atomitasolla”, sanoi Vogl, joka toimii nyt Max Planck -instituutin kestävien materiaalien ympäristö- ja analyyttisen elektronimikroskopian ryhmän johtajana.

”Avaamme oven uudelle informaatioteknologian aikakaudelle atomitasolla ja vapautamme SRO-motiivien deterministisen sijoittelun vyöhykerakenteiden räätälöimiseksi, mikä voi vaikuttaa monenlaisiin teknologioihin topologisista kvanttimateriaaleista neuromorfiseen laskentaan ja optisiin ilmaisimiin.”

Mitä saa aikaiseksi generatiivinen tekoälymalli

Tekstiä kuviksi muuntavat tekoälymallit ovat hyödyllisiä myös uusien materiaalien luomisessa. Viime vuosina eri yritysten generatiiviset materiaalimallit ovat hyödyntäneet koulutusdataansa auttaakseen tutkijoita suunnittelemaan kymmeniä miljoonia uusia materiaaleja.

Mutta kun on kyse eksoottisten kvanttiominaisuuksien, kuten suprajohtavuuden tai ainutlaatuisten magneettisten tilojen, omaavien materiaalien etsinnästä, nämä mallit eivät riitä.

Esimerkiksi vuosikymmenien tutkimusten myötä kvanttilaskennan mullistavasta materiaaliluokasta, jota kutsutaan kvanttispinnesteiksi, on tunnistettu vain tusina materiaaliehdokasta.

MIT:n tutkijat ovat nyt kehittäneet tekniikan, jonka avulla suositut generatiiviset materiaalimallit voivat luoda lupaavia kvanttimateriaaleja noudattamalla tiettyjä suunnittelusääntöjä. Ne ohjaavat malleja luomaan materiaaleja, joilla on sellaisia rakenteita, jotka synnyttävät kvanttiominaisuuksia.

”Näiden eri yritysten mallit tuottavat stabiileja materiaaleja”, sanoo professori Mingda Li, ”Meidän näkökulmamme on, että materiaalitiede ei yleensä kehity näin. Emme tarvitse kymmentä miljoonaa uutta materiaalia muuttaaksemme maailmaa. Tarvitsemme vain yhden todella hyvän materiaalin.”

Tällaista käännettyä lähestymistapaa kuvataan julkaistussa tutkimusartikkelissa. Tutkijat sovelsivat tekniikkaansa luodakseen miljoonia kandidaattimateriaaleja, jotka koostuvat kvanttiominaisuuksiin liittyvistä geometrisista hilarakenteista. Tästä poolista he syntetisoivat kaksi todellista materiaalia, joilla on eksoottisia magneettisia ominaisuuksia.

”Kvanttiyhteisön ihmiset ovat todella kiinnostuneita näistä geometrisista rajoitteista, kuten Kagome-hiloista, jotka ovat kaksi päällekkäistä, ylösalaisin olevaa kolmiota. Loimme materiaaleja Kagome-hiloilla, koska nämä materiaalit voivat jäljitellä harvinaisten maametallien käyttäytymistä, joten ne ovat teknisesti erittäin tärkeitä”, artikkelin vanhempi kirjoittaja Li sanoo.

Mallien ohjaaminen kohti vaikuttavuutta

Kvanttimateriaaleissakin niiden ominaisuudet määräytyvät sen rakenteen perusteella. Tietyt atomirakenteet synnyttävät eksoottisia kvanttiominaisuuksia todennäköisemmin kuin toiset. Esimerkiksi neliömäiset hilat voivat toimia alustana korkean lämpötilan suprajohteille, kun taas muut muodot, jotka tunnetaan Kagome- ja Lieb-hiloina, voivat tukea sellaisten materiaalien luomista, jotka voisivat olla hyödyllisiä kvanttilaskennassa.

Auttaakseen suosittua generatiivisten mallien luokkaa, joka tunnetaan diffuusiomalleina, tuottamaan materiaaleja, jotka noudattavat tiettyjä geometrisia kuvioita, tutkijat loivat SCIGENin (Structural Constraint Integration in GENerative model).

SCIGEN on tietokonekoodi, joka varmistaa, että diffuusiomallit noudattavat käyttäjän määrittämiä rajoituksia jokaisessa iteratiivisessa generointivaiheessa. Sen avulla käyttäjät voivat antaa mille tahansa generatiiviselle tekoälydiffuusiomallille geometrisia rakennesääntöjä, joita se noudattaa materiaalien luomisen aikana.

Tekoälyn diffuusiomallit toimivat ottamalla näytteitä harjoitusdatajoukostaan luodakseen rakenteita, jotka heijastavat datajoukossa havaittujen rakenteiden jakaumaa. SCIGEN estää generoinnit, jotka eivät ole linjassa rakennesääntöjen kanssa.

Mistä löytyisi kvanttisia spinnestemateriaalja

Testatakseen SCIGENiä tutkijat sovelsivat sitä suosittuun tekoälyyn perustuvaan materiaalien generointimalliin, joka tunnetaan nimellä DiffCSP. He antoivat SCIGENillä varustetun mallin tuottaa materiaaleja, joilla on ainutlaatuisia geometrisia kuvioita eli Arkhimedeen hiloja. Ne ovat kokoelmia eri monikulmioiden 2D-hilalaatoituksista ja voivat johtaa monenlaisiin kvantti-ilmiöihin.

”Arkhimedeen hilat synnyttävät kvanttispinnesteitä ja kapeita kaistavyöhykkeitä, jotka voivat jäljitellä harvinaisten maametallien ominaisuuksia ilman harvinaisia maametalleja, joten ne ovat erittäin tärkeitä”, sanoo työn toinen vastaava kirjoittaja Mouyang Cheng. ”Muilla Arkhimedeen hilan materiaaleilla on puolestaan suuria huokosia, joita voitaisiin käyttää hiilen talteenottoon ja muihin sovelluksiin, joten kyseessä on kokoelma erikoismateriaaleja. Joissakin tapauksissa ei tunneta materiaaleja, joilla olisi kyseinen hila, joten mielestäni on todella mielenkiintoista löytää ensimmäinen materiaali, joka sopii tähän hilaan.”

Kaikkiaan malli loi yli 10 miljoonaa materiaalikandidaattia, joilla oli Arkhimedeen hila. Miljoona näistä materiaaleista selvisi stabiiliusseulonnasta. Oak Ridge National Laboratoryn supertietokoneiden avulla tutkijat ottivat sitten pienemmän, 26 000 materiaalin otoksen ja suorittivat yksityiskohtaisia simulaatioita ymmärtääkseen, miten materiaalien alla olevat atomit käyttäytyivät. Tutkijat löysivät magnetismia 41 prosentissa näistä rakenteista.

Tästä osajoukosta tutkijat syntetisoivat kaksi aiemmin löytämätöntä yhdistettä, TiPdBi:n ja TiPbSb:n. Myöhemmät kokeet osoittivat, että tekoälymallin ennusteet olivat pitkälti linjassa todellisen materiaalin ominaisuuksien kanssa.

”Halusimme löytää uusia materiaaleja, joilla voisi olla valtava potentiaalinen vaikutus yhdistämällä näitä rakenteita, joiden tiedetään aiheuttavan kvanttiominaisuuksia”, sanoo artikkelin ensimmäinen kirjoittaja Ryotaro Okabe. ”Tiedämme jo, että nämä tiettyjä geometrisia kuvioita omaavat materiaalit ovat mielenkiintoisia, joten on luonnollista aloittaa niistä.”

Kvanttispinnesteet voisivat avata kvanttilaskennan mahdollisuuksia mahdollistamalla vakaita ja virheettömiä kubitteja, jotka toimivat kvanttioperaatioiden perustana. Kvanttispinnestemateriaaleja ei kuitenkaan ole vahvistettu. Xie ja Cava uskovat, että SCIGEN voisi nopeuttaa näiden materiaalien etsintää.

Avata ovi lupaavien materiaalien tuottamiseen

”Kvanttitietokoneiden materiaaleja ja topologisia suprajohteita etsitään paljon, ja nämä kaikki liittyvät materiaalien geometrisiin kuvioihin”, Xie sanoo. ”Mutta kokeellinen edistyminen on ollut hyvin, hyvin hidasta”, Cava lisää. ”Monet näistä kvanttispinnestemäisistä materiaaleista ovat rajoitusten alaisia: Niiden on oltava kolmiohilassa tai Kagome-hilassa. Jos materiaalit täyttävät nämä rajoitukset, kvanttitutkijat innostuvat; se on välttämätön, mutta ei riittävä ehto. Joten luomalla monia, monia tällaisia materiaaleja, se antaa kokeilijoille välittömästi satoja tai tuhansia uusia ehdokkaita, joilla he voivat leikkiä kvanttitietokoneiden materiaalitutkimuksen nopeuttamiseksi.”

”Tämä työ esittelee uuden, koneoppimista hyödyntävän työkalun, joka voi ennustaa, millä materiaaleilla on tiettyjä elementtejä halutussa geometrisessa kuviossa”, sanoo Drexelin yliopiston professori Steve May, joka ei osallistunut tutkimukseen. ”Tämän pitäisi nopeuttaa aiemmin tutkimattomien materiaalien kehittämistä seuraavan sukupolven elektronisten, magneettisten tai optisten teknologioiden sovelluksiin.”

Tutkijat korostavat, että kokeilu on edelleen ratkaisevan tärkeää sen arvioimiseksi, voidaanko tekoälyn tuottamia materiaaleja syntetisoida ja miten niiden todelliset ominaisuudet vertautuvat malliennusteisiin. Tulevassa SCIGEN-työssä voitaisiin sisällyttää generatiivisiin malleihin lisää suunnittelusääntöjä, mukaan lukien kemialliset ja toiminnalliset rajoitukset.

”Ihmiset, jotka haluavat muuttaa maailmaa, välittävät materiaalien ominaisuuksista enemmän kuin materiaalien vakaudesta ja rakenteesta”, Okabe sanoo. ”Meidän lähestymistapamme myötä stabiilien materiaalien osuus pienenee, mutta se avaa oven lupaavien materiaalien tuottamiseen.”

Lokakuu 2025