Eine neue Methode zur Lichtsteuerung für schnellere Computer der Zukunft

Wissenschaftler haben eine neue Art von Metamaterial entwickelt, das eine umfassende Lichtblockierungsfunktion für photonische Computer bietet.

A Metamaterial ist ein künstlich hergestelltes Material deren Eigenschaften nicht auf der chemischen Zusammensetzung ihrer Grundbestandteile, sondern auf ihrer sorgfältig gestalteten inneren Struktur beruhen. Daher können diese Materialien ungewöhnliche Eigenschaften aufweisen. Eigenschaften, die werden nicht gefunden in natürlich vorkommenden Materialien.

Diese Materialien bestehen typischerweise aus mehreren Werkstoffen, wie Metallen und Kunststoffen, die in sich wiederholenden Strukturen unterhalb der Wellenlänge angeordnet sind. Form, Größe, Geometrie, Ausrichtung und Anordnung verleihen ihnen ihre Eigenschaften und ermöglichen es ihnen, elektromagnetische, akustische oder seismische Wellen zu manipulieren, indem sie diese absorbieren, beugen, verstärken oder blockieren. Dadurch werden Vorteile erzielt, die mit herkömmlichen Materialien nicht möglich sind.

Die neues Metamaterial entwickelt¹ von Wissenschaftlern der New York University kombiniert Merkmale Das hat typischerweise mit Flüssigkeiten und Kristallen in Verbindung gebracht aber übertreffen beide ihrer in seiner Fähigkeit, einfallendes Licht aus allen Richtungen abzuschirmen.

Die neue Klasse funktional korrelierter, ungeordneter Materialien, die als Gyromorphe bezeichnet werden, vereint flüssigkeitsähnliche Zufälligkeit mit großflächigen Strukturmustern, um Licht aus allen Richtungen zu blockieren. Die Studie besagt:

"Wir erzeugen Gyromorphe in 2D und 3D mittels spektraler Optimierungsmethoden und verifizieren, dass sie eine starke diskrete Rotationsordnung, aber keine Translationsordnung über größere Distanzen aufweisen, während die Rotationsisotropie im Nahbereich für ausreichend große Werte erhalten bleibt. G." 

Mit dieser Innovation haben die Forscher gelöst Einschränkungen bei auf Quasikristallen basierenden Designs, die seit langem bestehen gestört Wissenschaftler. Es kann auch dazu beitragen, Fortschritte im Bereich des photonischen Rechnens voranzutreiben.

Von Quasikristallen zu Gyromorphen in der photonischen Datenverarbeitung

In der photonischen Datenverarbeitung werden Photonen verwendet. statt elektrische Ströme werden verwendet für die Durchführung Berechnungen. Diese neue Computergeneration kann, sobald sie realisiert ist, weitaus effizienter und schneller sein als herkömmliche Maschinen.

Mit Datenverarbeitung mit LichtgeschwindigkeitSie birgt Potenzial für anspruchsvolle Aufgaben wie KI, doch die Technologie steht derzeit vor Herausforderungen in Bezug auf Miniaturisierung und Kosten. 

Fortschritte auf diesem Gebiet haben zur Entwicklung funktionaler photonischer Chips für die Integration in Hochleistungsrechnerserver geführt. Aber lichtgetriebenes Rechnen ist immer noch auf ein früh StufeDie Forscher haben Schwierigkeiten, mikroskopisch kleine Lichtstrahlen zu kontrollieren, die durch einen Chip wandern. 

Sorgfältig entwickelte Materialien sind das, was wir benötigen, um diese winzigen optischen Signale erfolgreich umzuleiten, ohne ihre Stärke zu schwächen. Um diese Signale aufrechtzuerhalten, ist Folgendes erforderlich a spezialisiert, leicht Substanz in der Hardware, die verhindert, dass Streulicht aus irgendeiner Richtung eindringt. 

Eine entscheidende Voraussetzung hierfür ist die Verwendung des isotropen Bandlückenmaterials. Dieses Material blockiert die Ausbreitung von Licht und anderen Wellen in alle Richtungen, solange die Frequenzen innerhalb seiner Bandlücke liegen. Es kann ungeordnet, aber dennoch hyperuniform sein, d. h. es weist keine translatorische Ordnung über größere Entfernungen auf, besitzt aber eine spezifische, kontrollierte Art von Unordnung.

Bei der Entwicklung von Materialien mit isotroper Bandlücke haben Forscher lang fokussiert auf Quasikristallen.

Diese Strukturen zur Abwicklung, Integrierung, Speicherung und Sie folgen mathematischen Regeln, wiederholen sich aber nicht wie herkömmliche Kristalle. wurden zuerst entdeckt von Wissenschaftler Dan Shechtman zurück Anfang der 1980er Jahre, für die er den Nobelpreis gewann im Fach Chemie im Jahr 2011.

Die Entdeckung wurde gemacht während der Forschung zu Aluminium und Mangan. Wenn die beiden Metalle wurden zusammengeschmolzen und wurden schnell abgekühlt, um eine Legierung zu bilden, zeigten sie unter einem Elektronenmikroskop eine zehnfache Symmetrie, eine Eigenschaft, die bei kristallinen Strukturen wie Metallen nicht vorkommt.

Quasikristalle besitzen Eigenschaften kristalliner Strukturen, wie beispielsweise Diamanten, was bedeutet, dass sie sind organisiert Sie lassen sich in Muster ordnen, bilden aber auch amorphe Strukturen wie Glas, was bedeutet, dass sich diese Muster nicht wiederholen. Ihre einzigartigen Eigenschaften machen Quasikristalle sowohl haltbar als auch spröde.

In einer Studie der Universität Michigan von Anfang dieses Jahres Forscher fanden heraus, dass Quasikristalle grundsätzlich stabile Materialien sind.² trotz der Ähnlichkeit mit ungeordneten Festkörpern.

„Wir müssen wissen, wie wir Atome in spezifische Strukturen anordnen, wenn wir Materialien mit gewünschten Eigenschaften entwickeln wollen“, erklärte Wenhao Sun, Dow Early Career Assistant Professor für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik und Mitautor der Studie. „Quasikristalle haben uns gezwungen, neu zu überdenken, wie und warum bestimmte Materialien entstehen können.“

Bereitstellen die Antworten auf nur warum Quasikristalle existieren oder wie sie sind geformtDie Forscher hatten zunächst verstehen nur Was macht sie stabil? Dafür mussten sie bestimmen if Quasikristalle sind enthalpie- oder entropiestabilisiert. so die Forscher nahm kleinere Nanopartikel aus einem größeren simulierten Block of Quasikristall und dann berechnete Gesamtenergie in jedes Nanopartikel.

Die Forscher entdeckten, dass sowohl die gut untersuchten Quasikristalle, eine Legierung aus Scandium und Zink sowie eine Legierung aus Ytterbium und Cadmium, enthalpiestabilisiert sind.

Für die Berechnung nutzte das Team quantenmechanische Simulationen von Quasikristallen, und um lösen die Computing Engpass, sie hatten nur die Benachbarte Prozessoren kommunizieren miteinander, anstatt dass jeder Prozessor mit jedem anderen Prozessor kommuniziert. Computer Prozessor Sie kommunizierten miteinander, wodurch ihr Algorithmus um bis zu 100 Mal schneller wurde.

„Wir können jetzt Glas und amorphe Materialien, Grenzflächen zwischen verschiedenen Kristallen sowie Kristallfehler simulieren, die Quantencomputerbits ermöglichen.“

– Vikram Gavini, UM-Professor für Maschinenbau und Materialwissenschaften und Technik

In einem anderen Forschungsprojekte, die Nationales Institut für Standards und Technologie (NIST) Wissenschaftler haben Quasikristalle in einer neuen Aluminium-Zirkonium-Legierung entdeckt.³, Die wurde gebildet unter dem extreme Bedingungen des 3D-Metalldrucks.

Während die Zugabe von Zirkonium zu Aluminiumpulver das Drucken hochfester Aluminiumlegierungen ermöglicht, wollte das NIST-Team verstehen, was dieses Metall so stark macht, es kann benutzt werden in kritischen Bauteilen wie beispielsweise Teilen von Militärflugzeugen. 

Und sie fanden heraus, dass Quasikristalle dafür verantwortlich sind. Das Aufbrechen des regelmäßigen Musters der Aluminiumkristalle verstärkt die Legierung.. Bei Betrachtung aus dem richtigen Winkel entdeckte das Team neben zwei- und dreifacher Symmetrie auch die „sehr seltene“ fünffache Rotationssymmetrie. aus zwei verschiedenen Blickwinkeln.

DieserLaut NIST-Physiker und Mitautor Fan Zhang „wird dies einen neuen Ansatz für die Legierungsentwicklung eröffnen.“ Die Forschung zeigt „Quasikristalle können Aluminium fester machen. Nun könnte man versuchen, sie in zukünftigen Legierungen gezielt herzustellen.“" er fügte hinzu.

Im Inneren der Gyromorph-Revolution: Isotropische Bandlückenmaterialien

Quasikristalle bergen großes Potenzial. sogar die Fähigkeit besitzen zu Licht vollständig blockierenAber nur aus begrenzten Richtungen. Und obwohl sie das Licht aus allen Richtungen abschwächen können, können sie es nicht vollständig stoppen.

Um diese Einschränkung zu überwinden, suchen Wissenschaftler nach Alternativen, die signalbeeinträchtigendes Licht effektiver blockieren können. Dieser Dies hat zur Entwicklung von Gyromorphen geführt, die dazu beitragen können, Materialien herzustellen, die Streulicht aus allen Richtungen effektiver abhalten. Laut Stefano Martiniani, dem leitenden Autor der Studie und Assistenzprofessor für Physik, Chemie, Mathematik und Neurowissenschaften:

„Gyromorphe unterscheiden sich von allen bekannten Strukturen dadurch, dass ihre einzigartige Zusammensetzung zu besseren isotropen Bandlückenmaterialien führt, als dies mit den derzeitigen Ansätzen möglich ist.“ 

Ein großes Hindernis bei der Entwicklung dieser Materialien, deren Eigenschaften von ihrer Struktur abhängen, ist jedoch die erforderliche Anordnung, um dies zu erreichen. die gewünschten physikalischen Eigenschaften.

Veröffentlicht in Physical Review Letters, Forscher der New York University beschreiben eine neuartige Strategie⁴ um das optische Verhalten abzustimmen.

Das Team hat einen Algorithmus entwickelt, der funktionale Strukturen mit eingebauter Unordnung erzeugen kann. Die von dem Team entdeckte neue Form der „korrelierten Unordnung“ liegt zwischen den beiden Extremen: vollständig geordnet und vollständig zufällig.

„Man stelle sich Bäume in einem Wald vor – sie wachsen an zufälligen Positionen, aber nicht völlig zufällig, da sie normalerweise einen bestimmten Abstand zueinander haben. Dieses neue Muster, die Gyromorphe, vereint Eigenschaften, die wir für unvereinbar hielten, und weist eine Funktion auf, die alle geordneten Alternativen, einschließlich Quasikristalle, übertrifft.“

- Martiniani

Im Rahmen ihrer Forschung beobachtete das Team, dass alle isotropen Bandlückenmaterialien die gleiche strukturelle Signatur aufwiesen. Daher konzentrierten sie sich darauf, diese „so ausgeprägt wie möglich“ zu gestalten, was zur Entwicklung von Gyromorphen führte.

Die daraus resultierende neue Materialklasse, so Erstautor Mathias Casiulis, Postdoktorand am Fachbereich Physik der NYU, „vereint scheinbar unvereinbare Eigenschaften“, da sie keine kristallartige, feste, sich wiederholende Struktur aufweist, was ihr eine flüssigkeitsähnliche Unordnung verleiht. Gleichzeitig bilden sie jedoch aus der Ferne betrachtet regelmäßige Muster.

„Diese Eigenschaften wirken zusammen und erzeugen Bandlücken, die Lichtwellen aus keiner Richtung durchdringen können.“

– Casiulis 

Das Team führte außerdem „Polygyromorphe“ mit mehreren Rotationssymmetrien auf verschiedenen Längenskalen ein, um die Bildung mehrerer Bandlücken in einer einzigen Struktur zu ermöglichen und damit die Möglichkeit zu eröffnen, die optischen Eigenschaften präzise zu steuern.
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KI und Quantenmaterialien der nächsten Generation in der Entdeckungsphase

Während die Forscher immer tiefer in die Welt der Materialien der nächsten Generation vordringen, entstehen völlig neue Materialklassen.

Kürzlich hat ein Forschungsteam unter der Leitung des Berkeley Lab des Energieministeriums berichteten über die Entdeckung⁵ von „Berkelocen“, einem metallorganischen Molekül, das das synthetische, schwere, radioaktive chemische Element Berkelium enthält.

Die Moleküle bestehen aus einem Metallion, das von einem kohlenstoffbasierten Gerüst umgeben ist, und während sie für frühe Actinidenelemente relativ häufig vorkommen, sind sie für spätere kaum bekannt.

"Dies ist das erste Mal, dass Beweise für die Bildung einer chemischen Bindung zwischen Berkelium und Kohlenstoff gefunden wurden. wurden erhalten„Die Entdeckung liefert neue Erkenntnisse darüber, wie sich Berkelium und andere Aktiniden im Vergleich zu ihren Pendants im Periodensystem verhalten“, sagte er. Mitverfasser Stefan Minasian, Wissenschaftler in der Abteilung für Chemische Wissenschaften des Berkeley Lab, die an der Herstellung von metallorganischen Verbindungen von Actiniden arbeitet, da diese es ermöglichen, die besonderen elektronischen Strukturen der Actiniden zu beobachten.

Aktiniden sind eine Gruppe von 15 radioaktiven Metallelementen im Periodensystem, die sich im f-Block befinden. Uran und Plutonium sind Beispiele für Aktiniden. Sie sind bekannt für ihre radioaktiven Eigenschaften und werden verwendet in Kernreaktoren und anderen Technologien.

Im vergangenen Jahr führte eine Partnerschaft zwischen Forschern der Universität Uppsala in Schweden und der Columbia University in den USA zu Folgendem: Entdeckung eines zweidimensionalen Quantenmaterials namens CeSiI⁶, mit einer Kristallstruktur aus Cer, Silicium und Iod. Seine Kristallstruktur ähnelt einer zweidimensionalen Anordnung von distinkte, atomdünne Schichten. 

Die Elektronen von CeSil verhalten sich wie schwere Fermionen mit einer bis zu 100-mal größeren effektiven Masse als in gewöhnlichen Materialien. Diese effektive Masse ist anisotrop; sie hängt also von der Bewegungsrichtung der Elektronen in den Atomlagen ab.

„Mit dieser Entdeckung verfügen wir nun über eine deutlich verbesserte Materialplattform zur Untersuchung korrelierter Elektronenstrukturen. 2D-Materialien sind wie ein Baukasten mit LEGO-Steinen. Unsere Partner arbeiten bereits daran, Schichten aus anderen 2D-Materialien hinzuzufügen, um ein neues Material mit maßgeschneiderten Quanteneigenschaften zu erzeugen.“

- Chin Shen Ong vom Fachbereich Physik und Astronomie in Uppsala

In der Materialwissenschaft gibt es unzählige Möglichkeiten, und die Auswahl des richtigen Materials ist eine zentrale Hürde bei der Herstellung. neu Entdeckungen. Während theoriegeleitete Vorhersagen und experimentbasierte Validierungen die Selektion unterstützen, ist es dennoch geblieben fragmentierten.

Dieser Hier kommt die KI-gestützte Materialinformatik ins Spiel, die Erkenntnisse im Quantenmaßstab mit großen Datensätzen integriert, um schnell neue Materialien zu screenen, zu modellieren und zu optimieren, die durch herkömmliches Ausprobieren unmöglich zu entdecken wären.

Ein Forscherteam der Tohoku-Universität baute ein KI-gebaut Materialkarte⁷ um zu vereinheitlichen all die experimentelle Daten mit repräsentativen ab-initio-Berechnungsdaten, mit dem Ziel zu helfen Forscher finden das richtige Material für eine gegebene Situation.

Die Karte ist ein großes Diagramm mit Achsen zur strukturellen Ähnlichkeit und thermoelektrischen Leistung (zT), wobei jeder Datenpunkt ein Material repräsentiert. Ähnliche Materialien erscheinen hier in schließen Nähe. Da diese Materialien werden üblicherweise synthetisiert und mit ähnlichen Methoden und Geräten ausgewertet, ermöglicht die Karte Experimentatoren um Analoga unbekannter Hochleistungsmaterialien schnell zu erkennen und bestehende Syntheseprotokolle als nächste Schritte wiederzuverwenden.

Auf diese Weise kann das Tool dazu beitragen, die Entwicklungskosten zu senken und Innovationen sowie deren Einsatz in der Praxis zu beschleunigen. Zukünftig plant das Team, sein Framework über Thermoelektrik hinaus auf topologische und magnetische Materialien auszuweiten und zusätzliche Deskriptoren zu integrieren, um ein umfassendes, KI-gestütztes Materialdesign zu erstellen. Supportplattform.

„Durch die intuitive Übersicht über zahlreiche Kandidaten hilft die Karte Forschern, vielversprechende Ziele auf einen Blick auszuwählen; daher ist sie Es wird erwartet um die Entwicklungszeiten für neue Funktionsmaterialien erheblich zu verkürzen.“

– außerordentlicher Professor Yusuke Hashimoto

Inzwischen wurde in einer Studie der Universität Göteborg ein KI-Modell entwickelt. zu die Festigkeit und Haltbarkeit effizient bestimmen⁸ aus gewebten Verbundwerkstoffen.

Durchführung von körperlichen Tests und detaillierten Computersimulationen Die Entwicklung neuer, hochwertiger Verbundwerkstoffe ist „besonders schwierig, wenn der Verbundwerkstoff geschaffen als gewebtes Textilfasermaterial, bei dem die Fasern umeinander gewickelt sind und sich je nach den auf das Material wirkenden Kräften unterschiedlich verhalten. ist unterworfen „zu“, bemerkte Ehsan Ghane, Doktorand am Fachbereich Physik der Universität Göteborg.

Während Computer bereits realistische Mikrostrukturen auf Basis der Wechselwirkungen und Einflüsse eines Materials simulieren können, erfordern gewebte Verbundwerkstoffe noch immer erhebliche Forschungsarbeiten. Rechenressourcen. Neuronale Netze bieten eine Alternative, benötigen aber große Mengen an Trainingsdaten und haben Schwierigkeiten bei der Extrapolation.Deshalb entwickelte das Team ein generalisiertes KI-Modell, das nicht so viele Daten benötigt.

Das Modell wurde anhand vorhandener Simulations- und Testdaten für die Bestandteile des Verbundwerkstoffs trainiert, wodurch es die Haltbarkeit des neuen Verbundwerkstoffs vorhersagen kann..

Während die Göteborger Studie Methoden zur Integration von Materialgesetzen in das KI-Modell untersuchte, hat ein Forscherteam des KAIST physikalische Gesetze mit seinem KI-Modell kombiniert, um die schnelle Erforschung neuer Materialien auch dann zu ermöglichen, wenn die Daten verrauscht oder begrenzt sind.

Die Identifizierung von Immobilien erfolgt einer der Haupt Schritte bei der Entwicklung neuer Materialien, aber es erfordert massive Mengen von experimentelle Daten und teure Ausrüstung, welche Grenzen Forschungseffizienz. Das KAIST-Team überwand dieses Problem durch die Integration der Gesetze, die die Verformung und Wechselwirkung von Materialien und Energie regeln.

Die Forscher berichteten über eine physikbasierte neuronale Netzwerktechnik (PINN).⁹ Materialeigenschaften und Verformungsverhalten anhand nur geringer Datenmengen zu ermitteln aus einem einzelnen Experiment. Anschließend stellten sie ein KI-Modell vor, den Physics-Informed Neural Operator (PINO), der die Gesetze der Physik versteht. und lässt sich auf unbekannte Materialien verallgemeinern.

MIT-Forscher nahmen es noch weiter, indem man ein Methode, die Informationen aus mehreren Quellen einbezieht¹⁰: Literatur, chemische Zusammensetzungen, mikrostrukturelle Aufnahmen und mehr. 

Es ist Teil der neuen Copilot-Plattform für Real-world Experimental Scientists (CRESt). Ihre Methode nutzt Robotertechnik, um Materialtests mit hohem Durchsatz zu ermöglichen, und speist anschließend die Ergebnisse ein. zurück in große multimodale Modelle, um ihre Rezepte zu verbessern.

Die Forscher nutzten diesen „Assistenten“, nicht als Ersatz für den menschlichen Forscher.s, ” über 900 chemische Reaktionen untersuchen und 3,500 elektrochemische Tests durchführen das führte bis hin zur Entdeckung eines Katalysatormaterials, das in einer Brennstoffzelle zur Stromerzeugung eine Rekord-Leistungsdichte lieferte.

Investitionen in die Weiterentwicklung der Materialwissenschaften

In der Welt der Materialwissenschaften, ATI Inc. (ATI ) Das Unternehmen ist bekannt für seine technisch hochentwickelten Spezialwerkstoffe und komplexen Bauteile. Es produziert Hochleistungsmaterialien für die Bereiche Luft- und Raumfahrt, Verteidigung, Medizin, Elektronik und Energie.

Die Produkte von ATI werden aus Nickelbasislegierungen und Superlegierungen, Titan und Titanbasislegierungen sowie Speziallegierungen hergestellt. Das Unternehmen ist in zwei Segmenten tätig:

• Hochleistungswerkstoffe und -komponenten (HPMC)
• Hochleistungslegierungen und -lösungen (AA&S)

Mit einer Marktkapitalisierung von 13.5 Milliarden US-Dollar notieren die Aktien von ATI aktuell bei 99.37 US-Dollar, ein Plus von 80.5 % in diesem Jahr. Das Unternehmen weist einen Gewinn je Aktie (TTM) von 3.10 US-Dollar und ein Kurs-Gewinn-Verhältnis (TTM) von 32.09 auf. Die Dividendenrendite beträgt 0.32 %.