美國艾姆斯國家實驗室（Ames National Laboratory）的科研人員開發(fā)出一個新的機器學習模型，該模型可預測新材料組合的居里溫度（材料保持磁性的最高溫度），用于尋找不含關鍵元素的永磁材料。

科研人員使用居里溫度的實驗數(shù)據(jù)和理論模型來訓練機器學習算法，并從基于鈰、鋯和鐵的化合物（Zr1-xCex）Fe2體系中選擇了（Zr0.16Ce0.84）Fe2和（Zr0.94Ce0.06）Fe2兩種成分測試該模型。測試結果表明，該模型成功預測了候選材料的居里溫度，這一研究成果為尋找具有高居里溫度、含有較少關鍵元素的高性能永磁材料創(chuàng)造了條件。相關研究成果發(fā)表在《材料化學》（Chemistry of Materials）期刊上。

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