C'è un vecchio detto, "Se la gomma è il materiale che ha aperto la strada al suolo, l'alluminio è quello che ha aperto la strada al cielo." Nuovi materiali sono sempre stati scoperti ad ogni punto di svolta che ha cambiato la storia umana. Anche i materiali utilizzati nei dispositivi di memoria si stanno evolvendo drasticamente con l'emergere di nuovi materiali come i materiali in silicio drogato, materiali che cambiano resistenza, e materiali che si magnetizzano e si polarizzano spontaneamente. Come sono fatti questi nuovi materiali? Un team di ricerca di POSTECH ha rivelato il meccanismo alla base della produzione di materiali utilizzati nei nuovi dispositivi di memoria utilizzando l'intelligenza artificiale.

Il team di ricerca guidato dal Professor Si-Young Choi del Dipartimento di Scienza e Ingegneria dei Materiali e il team guidato dal Professor Daesu Lee del Dipartimento di Fisica del POSTECH sono riusciti insieme a sintetizzare una nuova sostanza che produce elettricità causando la polarizzazione (un fenomeno in quale la posizione delle cariche negative e positive è separata dalle cariche negative e positive all'interno del cristallo) a temperatura ambiente e ha confermato la sua variazione nella struttura cristallina applicando un'analisi profonda della rete neurale. Questo articolo è stato pubblicato in un recente numero di Comunicazioni sulla natura .

Le strutture atomiche degli ossidi di perovskite sono spesso distorte e le loro proprietà sono determinate di conseguenza dalla rotazione ottaedrica dell'ossigeno (OOR). Infatti, ci sono solo pochi pattern OOR stabili presenti all'equilibrio e questo inevitabilmente limita le proprietà e le funzioni degli ossidi di perovskite.

Il team di ricerca congiunto si è concentrato su un ossido di perovskite chiamato CaTiO ₃ che rimane apolare (o paraelettrico) anche alla temperatura assoluta di 0K. Sulla base dei calcoli ab-initio, però, il team ha scoperto che un modello OOR unico che non esiste naturalmente sarebbe in grado di facilitare la ferroelettricità, una potente polarizzazione a temperatura ambiente.

In questa luce, il team di ricerca è riuscito a sintetizzare un nuovo materiale (CaTiO . eteropitassiale ₃ ) che possiede la ferroelettricità applicando l'ingegneria dell'interfaccia che controlla le strutture atomiche all'interfaccia e di conseguenza la sua proprietà fisica.

Inoltre, l'analisi della rete neurale profonda è stata applicata per esaminare l'OOR fine e la variazione di alcuni decenni di picometro nelle strutture atomiche, e varie strutture atomiche sono state simulate e i dati sono stati utilizzati per l'analisi AI per identificare modelli OOR controllati artificialmente.

"Abbiamo confermato che possiamo creare nuovi fenomeni fisici che non si verificano naturalmente ottenendo il modello OOR unico attraverso il controllo della variazione nella sua struttura atomica, " ha osservato il professor Daesu Lee. "È particolarmente significativo vedere che i risultati della ricerca convergente della fisica e dell'ingegneria dei nuovi materiali consentono calcoli per la progettazione dei materiali, sintesi di nuovi materiali, e analisi per comprendere nuovi fenomeni."

Il professor Choi ha spiegato, "Applicando il deep machine learning alla ricerca sui materiali, abbiamo identificato con successo variazioni su scala atomica su decine di picometri che sono difficili da identificare con l'occhio umano." Ha aggiunto, "Potrebbe essere un approccio avanzato per l'analisi dei materiali che può aiutare a comprendere il meccanismo per creare nuovi materiali con fenomeni fisici unici".