美国艾姆斯国家实验室（Ames National Laboratory）的科研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。
科研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（Zr1-xCex）Fe2体系中选择了（Zr0.16Ce0.84）Fe2和（Zr0.94Ce0.06）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。
本文摘自国外相关研究报道，文章内容不代表本网站观点和立场，仅供参考。
