据艾姆斯国家实验室网站9月5日消息，美国艾姆斯国家实验室（Ames National Laboratory）的研究人员开发出一个新的机器学习模型，该模型可预测新材料组合的居里温度（材料保持磁性的最高温度），用于寻找不含关键元素的永磁材料。研究人员使用居里温度的实验数据和理论模型来训练机器学习算法，并从基于铈、锆和铁的化合物（Zr_1-xCe_x）Fe₂体系中选择了（Zr_0.16Ce_0.84）Fe₂和（Zr_0.94Ce_0.06）Fe₂两种成分测试该模型。测试结果表明，该模型成功预测了候选材料的居里温度，这一研究成果为寻找具有高居里温度、含有较少关键元素的高性能永磁材料创造了条件。相关研究成果发表在《材料化学》（Chemistry of Materials）期刊上。

消息来源：https://www.ameslab.gov/news/researchers-use-ai-to-find-new-magnetic-materials-without-critical-elements