Forscher der University of New Hampshire haben die Entdeckung neuer funktionaler magnetischer Materialien erfolgreich durch den Einsatz künstlicher Intelligenz beschleunigt. Sie haben eine durchsuchbare Datenbank mit 67.573 magnetischen Materialien erstellt, darunter 25 bisher unentdeckte Verbindungen, die ihren Magnetismus auch bei hohen Temperaturen beibehalten. Suman Itani, Erstautor der Studie und Doktorand der Physik, erklärte: „Die beschleunigte Entdeckung nachhaltiger magnetischer Materialien trägt dazu bei, die Abhängigkeit von Seltenen Erden zu verringern, die Kosten für Elektrofahrzeuge und erneuerbare Energiesysteme zu senken und die US-amerikanische Produktionsbasis zu stärken.“

Die neu geschaffene Materialdatenbank für den Nordosten der USA erleichtert die Erforschung magnetischer Werkstoffe, die in Schlüsseltechnologien wie Smartphones, Medizingeräten, Generatoren und Elektrofahrzeugen eine Rolle spielen. Derzeit basieren diese Magnete jedoch größtenteils auf teuren, importierten und zunehmend schwerer zu beschaffenden Seltenerdelementen, und unter den vielen bekannten magnetischen Verbindungen wurden bisher keine neuen Permanentmagnete entdeckt.

Ein Forschungsteam hat in *Nature Communications* detailliert beschrieben, wie ein System künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt wird. Dieses System kann wissenschaftliche Artikel lesen, wichtige experimentelle Details extrahieren und diese Daten in ein Computermodell eingeben, um festzustellen, ob ein Material magnetisch ist und welche maximale Temperatur es aushält, bevor es seinen Magnetismus verliert. Diese Informationen werden anschließend in einer durchsuchbaren Datenbank zusammengeführt. Wissenschaftler wissen um die Existenz zahlreicher unentdeckter magnetischer Verbindungen, doch das Testen jeder möglichen Elementkombination im Labor ist zeitaufwändig und kostspielig. Physikprofessor und Co-Autor Jiadong Zang erklärte: „Wir widmen uns einer der größten Herausforderungen der Materialwissenschaft – der Entwicklung nachhaltiger Alternativen zu Permanentmagneten. Die experimentelle Datenbank und die sich stetig weiterentwickelnde KI-Technologie werden dazu beitragen, dieses Ziel zu erreichen.“ Die Forscher wiesen zudem darauf hin, dass die modernen, umfangreichen Sprachmodelle, die diesem Projekt zugrunde liegen, weit über diese Datenbank hinaus Anwendung finden könnten, insbesondere im Hochschulbereich, beispielsweise zur Umwandlung von Bildern in moderne Rich-Text-Formate für die Modernisierung von Bibliotheksbeständen.

Weitere Informationen: Suman Itani et al., „Northeast Magnetic Materials Database“, *Nature Communications* (2025). Zeitschrifteninformationen: *Nature Communications*