Ana içeriğe geç
Bilim

Yapay zeka oda sıcaklığında çalışan iki manyetik yarı iletken adayı belirledi

Öne çıkanlar

  • Yapay zeka etmenleri 2,35 eV bant aralığına sahip YBaMnFeO₅ bileşiğini tasarladı.
  • 1999'da üretilen KV[Cr(CN)₆] bileşiğinin 376 Kelvin'e kadar manyetik kaldığı tespit edildi.
  • Her iki aday malzeme de sıfır net manyetizma ile spin sıralama özelliğini birleştiriyor.
  • Araştırma sürecine ait tüm kuantum simülasyon kodları GitHub üzerinden paylaşıldı.

Vals AI bünyesinde çalışan araştırmacılar ve yapay zeka etmenleri, spintronik bellek teknolojilerinde kullanılabilecek iki yeni Luttinger dengeli manyetik yarı iletken adayı tespit etti. Çalışmada yoğunluk fonksiyoneli teorisi simülasyonları kullanılarak hem sıfır net manyetik momente sahip hem de elektron spinlerini enerji düzeylerine göre ayıran kristal yapılar modellendi. Bilgisayar belleğinde veriyi elektron spiniyle saklayan spintronik sistemler, bu sayede ferromanyetik malzemelerin spin ayrımı avantajını antiferromanyetiklerin sıfır kaçak alan özelliğiyle birleştirmeyi hedefliyor.

Araştırma ekibinin tasarladığı ilk aday olan YBaMnFeO₅ bileşiği, 2,35 eV bant aralığı ve yüksek manyetik düzen sıcaklığı sergiledi. Ancak atomların satranç tahtası biçimindeki kusursuz diziliminin 950 Kelvin civarında bozulduğu ve standart sentezleme sıcaklıklarında rastgele karışıma dönüştüğü görüldü. Ekip, bu üretim güçlüğüne karşılık 1999 yılında sentezlenen Prusya mavisi benzeri KV[Cr(CN)₆] bileşiğini analiz ederek ikinci bir alternatif sundu. Krom ve vanadyum atomlarının siyanür bağlarıyla kendi bölgelerine kilitlendiği bu kristal yapının, oda sıcaklığının üzerindeki 376 Kelvin seviyesine kadar manyetik düzenini koruduğu ve 2,1 eV bant aralığı sağladığı belirlendi.

Simülasyon hesaplamaları mükemmel kristal yapılar temel alınarak gerçekleştirildi. Ekip, 1999 yılında üretilen KV[Cr(CN)₆] toz numunesindeki su moleküllerinin spin ayrımı pencerelerini daraltabileceğini ve kesin sonuç için malzemenin yeniden sentezlenerek laboratuvarda doğrudan ölçülmesi gerektiğini bildirdi. Hesaplama girdileri, ham çıktılar ve analiz kodları kamuya açık bir GitHub deposu üzerinden araştırmacıların erişimine açıldı.

Kaynak

Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.