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告別“燒錢”的試錯(cuò)!磁性材料研發(fā),正式進(jìn)入AI時(shí)刻

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近日,清華大學(xué)、沐曦股份等正式聯(lián)合發(fā)布了“磁性材料·AI原子基座模型”。這是首個(gè)覆蓋寬溫壓域的磁性材料AI原子模型,經(jīng)權(quán)威專家鑒定,整體技術(shù)水平達(dá)到國(guó)際領(lǐng)先 。

該模型在AI for Science(AI4S)的數(shù)據(jù)生成、模型構(gòu)建與演化推理三大核心環(huán)節(jié)均進(jìn)行了全新探索,構(gòu)建了具備完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的技術(shù)體系,為新材料研發(fā)升級(jí)提供了核心技術(shù)支撐 。



磁芯材料

01 傳統(tǒng)建模遇阻:磁性材料損耗難捕捉

在電力電子領(lǐng)域,磁芯材料的設(shè)計(jì)與應(yīng)用一直是決定設(shè)備性能的關(guān)鍵因素之一。然而,隨著功率變換器高頻化、集成化趨勢(shì)的加速,磁芯材料的復(fù)雜特性正成為行業(yè)發(fā)展的瓶頸難題。

福州大學(xué)陳為教授曾深入剖析了這一痛點(diǎn):“由于磁芯材料的損耗受多種因素影響,包括頻率、交流磁密、直流磁密、溫度、占空比、波形和材質(zhì)等,使用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行建模變得非常困難?!?這些變量之間呈現(xiàn)出高度的非線性耦合關(guān)系,傳統(tǒng)的解析方法難以準(zhǔn)確描述 。

陳為教授進(jìn)一步指出,目前的磁芯材料損耗模型存在一個(gè)根本性局限——無法表達(dá)出拋物線特性。“無論是SE模型、MSE模型還是GS模型,都無法表現(xiàn)出拋物線特性,只表現(xiàn)出線性特性?!?這意味著傳統(tǒng)模型在捕捉材料在實(shí)際工況中的真實(shí)損耗行為時(shí),往往力不從心。

而AI建模恰好特別適合處理這類非線性多元變量的建模問題,“因此需要從傳統(tǒng)的精確數(shù)學(xué)模型轉(zhuǎn)向模糊的人工智能方法。AI可以完全表達(dá)出任何形狀,只要數(shù)據(jù)測(cè)量足夠,都可以被AI模型捕捉和表達(dá)出來” 。

02 數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn):AI磁性材料研究的“攔路虎”

盡管AI為磁性材料研究打開了新的大門,但要真正將這條路走通,業(yè)界仍面臨兩道難關(guān)。

首先是測(cè)量手段缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

一是高頻率下采用傳統(tǒng)的交流功率法測(cè)量存在本質(zhì)上誤差大的問題,尤其是對(duì)于阻抗角接近90度的低損耗材料,微小的時(shí)間差都會(huì)導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果失真;二是大電流偏磁下的電感特性和損耗測(cè)量同樣棘手。測(cè)量是數(shù)據(jù)的基礎(chǔ),基礎(chǔ)若不穩(wěn),上層模型便無從談起。

其次是數(shù)據(jù)樣本的匱乏。磁芯損耗建模需要海量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐,但這類數(shù)據(jù)往往掌握在各大材料企業(yè)和磁性元件廠商手中,由于商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)和技術(shù)保密的原因,企業(yè)間共享數(shù)據(jù)的意愿普遍不高。缺乏開放的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集,成為制約AI模型訓(xùn)練和迭代的另一個(gè)“攔路虎”。

03 原子級(jí)模擬:加速新材料開發(fā)的新引擎

此次發(fā)布的“磁性材料·AI原子基座模型”,正是直擊上述痛點(diǎn)而生。據(jù)悉,該模型構(gòu)建了首個(gè)寬溫壓域磁性材料數(shù)據(jù)庫(kù),包含47種合金元素、6000余種磁性合金體系、70余萬組非平衡態(tài)、非共線磁性材料數(shù)據(jù) 。

行業(yè)專家對(duì)《磁性元件與電源》指出:“該模型是針對(duì)磁材結(jié)構(gòu)微觀的模型,它的應(yīng)用可以加速新材料的開發(fā)。”

傳統(tǒng)的新材料研發(fā)遵循“試錯(cuò)—實(shí)驗(yàn)—迭代”的范式,不僅周期長(zhǎng)、成本高,而且常常陷入“理論上可模擬、工藝上難實(shí)現(xiàn)”的困境 。

相關(guān)報(bào)道指出,該模型可在微納米尺度同時(shí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)原子排布與磁矩轉(zhuǎn)動(dòng),穩(wěn)定覆蓋0-1000K溫度、10GPa壓強(qiáng)的寬域溫壓工況,可實(shí)現(xiàn)寬域、高精度、高可靠性的磁性材料原子級(jí)模擬 。

更值得一提的是,依托研發(fā)團(tuán)隊(duì)自主開發(fā)的DeltaSPIN、DeepSPIN和TSPIN計(jì)算框架,融合國(guó)產(chǎn)軟件DeepMD-kit和ABACUS,該模型首次在磁性材料中實(shí)現(xiàn)缺陷工程的計(jì)算模擬,運(yùn)算速度提升兩個(gè)數(shù)量級(jí),精度提升四個(gè)數(shù)量級(jí)。

這意味著,研究人員可以在計(jì)算機(jī)上快速驗(yàn)證材料配方和工藝路線,大幅縮短研發(fā)周期、降低研發(fā)成本,推動(dòng)研發(fā)模式從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”向“數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)型。

結(jié)語

沐曦股份與清華大學(xué)的此次合作,是“產(chǎn)-學(xué)-研-用”深度融合的一次重要?jiǎng)?chuàng)新成果。

在構(gòu)建70萬組數(shù)據(jù)級(jí)數(shù)據(jù)集和模型訓(xùn)練過程中,沐曦GPU提供了核心算力支撐,其高帶寬、高穩(wěn)定性的優(yōu)勢(shì)大幅提升了研發(fā)效率——原本需要一個(gè)月才能完成的計(jì)算量,如今僅需一天即可高效達(dá)成 。

用AI進(jìn)行磁性材料的研究與開發(fā),已不再是未來暢想,而是正在發(fā)生的技術(shù)變革。隨著AI基座模型的不斷完善和行業(yè)數(shù)據(jù)生態(tài)的逐步建立,磁性材料的研究將步入快車道。

可以期待,在不久的將來,從實(shí)驗(yàn)室到產(chǎn)業(yè)化的距離將越來越短,更多高性能磁性材料將從“AI設(shè)計(jì)”走向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。

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