Une équipe internationale de chercheurs a développé une nouvelle méthode de paramétrage des potentiels interatomiques d'apprentissage automatique (MLIP) pour simuler des matériaux magnétiques, ce qui rend la prédiction de leurs propriétés beaucoup plus fiable et précise. Une caractéristique clé de la nouvelle approche est que les modèles d'interactions interatomiques sont formés sur les soi-disant «forces magnétiques».
La recherche ouvre la porte à la recherche et à la conception plus rapides des matériaux pour l'électronique, la médecine et les capteurs de nouvelle génération. La recherche a été publiée dans Science des matériaux informatiques.
Les matériaux magnétiques sont tout autour – des mains de la boussole et des aimants de réfrigérateur aux appareils sophistiqués dans les ordinateurs, les tomographies médicales et les capteurs industriels. Le contrôle du magnétisme au niveau atomique est la clé des technologies futures, telles que la spintronique, qui exploite à la fois la charge et le spin d'un électron, l'administration de médicaments ciblés utilisant des nanoparticules magnétiques ou des capteurs ultra-sensibles.
Traditionnellement, les propriétés des matériaux sont étudiées expérimentalement. Cependant, cette recherche est souvent trop coûteuse et nécessite des échantillons ultrapures (les impuretés affectent fortement le magnétisme) et l'équipement complexe. C'est là que la simulation entre en jeu.
L'une des méthodes de simulation les plus précises, la théorie fonctionnelle de la densité (DFT) basée sur la mécanique quantique, ne nécessite pas d'énormes ressources informatiques pour calculer avec précision les propriétés d'un matériau. Simuler même quelques milliers d'atomes est une tâche intimidante, mais c'est à cette échelle que de nombreux effets importants, tels que des défauts de réseau ou des transitions de phase, peuvent être étudiés.
Pour surmonter cet obstacle, les chercheurs se concentrent sur le développement de modèles MLIP – basés sur la MLIP qui apprennent à prédire l'énergie d'un système et les forces agissant sur des atomes basés sur des données obtenues à partir de calculs DFT précis mais lents. Les MLIP sont des ordres de grandeur plus rapidement que les calculs DFT, aidant à modéliser de grands systèmes et de longs processus.
Cependant, comme les MLIP standard ne sont pas suffisants pour étudier les matériaux magnétiques, la nécessité de rendre explicitement expliquer les moments magnétiques des atomes sous la forme fonctionnelle des potentiels a donné vie à leurs homologues magnétiques. Mais ici, un nouveau problème se pose: la formation MLIP nécessite beaucoup plus de données à partir de calculs DFT polarisés en spin encore plus chers, car les MLIP doivent prendre en compte à la fois la disposition des atomes et l'ampleur et la direction des moments magnétiques.
Les auteurs ont pu créer des MLIP précis et fiables qui nécessitent une quantité limitée de données de formation coûteuses. Leur idée clé était de former des MLIP sur les forces magnétiques – des dérivés négatifs de l'énergie par rapport aux moments magnétiques – en plus des énergies, des forces atomiques et des stress.
La formation a été effectuée sur des données calculées pour environ 2 600 configurations atomiques différentes d'un alliage de fer-aluminium (FE-AL) avec différents rapports de composants. Ce système, avec ses propriétés magnétiques intéressantes, est utilisée dans diverses applications technologiques.
Une comparaison des potentiels formés uniquement sur les énergies, les forces et les stress avec ceux formés également sur les forces magnétiques a montré des avantages significatifs de la nouvelle approche.
Surtout, la nouvelle méthode a montré une réduction de dix fois dans l'erreur de prédiction pour les forces magnétiques, mais pratiquement aucun changement pour les énergies et les forces conventionnelles. Les modèles formés sur les forces magnétiques se sont également révélées plus précises pour prédire les moments magnétiques d'équilibre des atomes de fer.
Il était tout aussi important d'une augmentation de la fiabilité des MLIP formés. L'optimisation géométrique a montré que pour le fer-aluminium, les modèles non entraînés sur les forces magnétiques n'ont pas réussi à assouplir la structure atomique ou ont produit des résultats physiquement non pertinents.
La formation de la force magnétique a montré une fiabilité à 100%, avec des calculs de relaxation réussis et des résultats physiquement significatifs, ce qui est crucial pour l'utilisation pratique des MLIP. En fait, l'entraînement à la force magnétique aide à obtenir un modèle fiable même avec un ensemble de données d'entraînement relativement petit.
L'équipe a appliqué avec succès le meilleur des potentiels générés pour simuler le comportement de Fe-Al à température ambiante (300 K) en utilisant la dynamique moléculaire.
Les résultats de la simulation étaient en parfait accord avec l'expansion thermique du matériau observé dans l'expérience, malgré une légère différence dans les valeurs, ce qui peut être dû aux limites de DFT dans la construction de l'ensemble de données d'entraînement. Cela signifie que la nouvelle approche peut être utilisée pour étudier la dynamique et les effets de la température.
Ivan Novikov, professeur agrégé à la Faculté d'informatique HSE, professeur agrégé au Département de physique chimique du MIPT, et un chercheur principal chez Skoltech, commente: «L'idée clé de notre étude était de montrer que les forces magnétiques, qui sont généralement ignorées lors de la formation des potentiels, de transporter des informations supplémentaires sur les interactions magnétiques dans les matériaux magnétiques.
«En tenant compte de ces forces lors de la formation des potentiels, nous avons non seulement pu rendre la prédiction des propriétés magnétiques plus précise, mais, tout aussi important, améliorer la crédibilité des simulations.
« Nous pouvons désormais simuler des systèmes magnétiques complexes de manière plus fiable avec la même quantité d'informatique quantique coûteuse, ce qui rend ces études plus abordables et cohérentes. »
La nouveauté de la recherche réside dans le développement systématique, l'application et la validation complète de la nouvelle méthode. L'étude fournit des preuves convaincantes que l'approche proposée fonctionne non seulement, mais apporte également des gains importants dans la fiabilité et la précision de la simulation, en particulier avec un budget limité pour l'informatique quantique.
À l'avenir, les MLIP fiables et rapides permettra un dépistage virtuel et une optimisation virtuels efficaces des compositions de nouveaux alliages magnétiques, des matériaux pour les aimants permanents, des matériaux magnétocaloriques (pour le refroidissement magnétique) et des composants spintroniques.
Il est désormais possible de simuler de grands systèmes avec des dizaines de milliers d'atomes et de rechercher les effets des défauts, des joints de grains et de la nanostructure sur les propriétés magnétiques, ainsi que d'étudier les transitions de phase magnétique, par exemple, pour déterminer la température de Curie.
La compréhension du magnétisme au niveau atomique est essentielle pour améliorer les performances des moteurs électriques, des générateurs, des transformateurs, des dispositifs d'enregistrement de données et des systèmes de diagnostic et thérapeutiques médicaux, tels que l'IRM.
La nouvelle méthode peut fonctionner main dans la main avec des algorithmes d'apprentissage actifs qui peuvent identifier les calculs quantiques essentiels requis pour un raffinement supplémentaire du modèle pendant l'exécution de la simulation. Cela aidera également à réduire le nombre de calculs DFT.
L'étude a été réalisée par des chercheurs de Skoltech, MIPT, HSE, de l'Institut de chimie à l'état solide et de mécanochimie de la branche sibérienne de RAS, de l'Institut Emanuel de physique biochimique de l'AR et de leurs collègues d'Allemagne, de Norvège, des États-Unis et d'Autriche.
