Открыт новый материал для магнитных датчиков с помощью высокопроизводительного метода
Высокоскоростная характеристика аномального эффекта Холла с помощью многоканальных одновременных измерений на тонкой пленке с градиентом состава Fe1-xXx. Каждый состав характеризуется в течение 0,2 часа (12 минут), что примерно в 30 раз быстрее традиционных методов. Состав Fe–Ir–Pt, предсказанный с помощью машинного обучения, показал новое максимальное аномальное холловское сопротивление. Автор: Юя Сакураба, Национальный институт материаловедения.
Исследователи из Национального института материаловедения (NIMS) разработали новый экспериментальный метод, позволяющий быстро оценивать множество материальных композиций, измеряя аномальное холловское сопротивление в 30 раз быстрее обычных методов. Проанализировав огромный массив данных с помощью машинного обучения и экспериментально подтвердив прогнозы, команда создала новый материал для магнитных датчиков, способный обнаруживать магнетизм с гораздо более высокой чувствительностью. Исследование было опубликовано в журнале npj Computational Materials 3 сентября 2025 года.
Аномальный эффект Холла — это явление, при котором в магнитном материале возникает напряжение при протекании через него электрического тока, появляющееся в направлении, перпендикулярном как току, так и намагниченности материала. Используя это свойство, можно чувствительно обнаруживать изменения намагниченности в виде электрических сигналов, что делает эффект перспективным для применения в считывающих головках жестких дисков нового поколения и высокопроизводительных магнитных датчиках.
Проблемы в открытии материалов
Особенно перспективными в качестве новых материалов считаются сплавы, содержащие три или более элемента и демонстрирующие большой аномальный эффект Холла. Однако количество возможных комбинаций элементов и их соотношений огромно, а оценка каждого образца занимает много времени, поэтому этот обширный поисковый ландшафт оставался в основном неизученным.
Прорыв в высокопроизводительной оценке
Исследовательская группа разработала новый экспериментальный метод для высокопроизводительной оценки тонких пленок с градиентом состава, где состав непрерывно меняется в пределах одного образца. Этот метод позволяет оценивать каждый состав примерно за 0,2 часа (12 минут) — что примерно в 30 раз быстрее традиционных техник.
Используя этот подход, команда систематически исследовала аномальный эффект Холла в бинарных тонких пленках из железа (Fe) и одного тяжелого элемента. На основе результатов была построена модель машинного обучения для прогнозирования тройных материалов (Fe и два тяжелых элемента), которые могут демонстрировать усиленный аномальный эффект Холла.
Руководствуясь этими прогнозами, система Fe–Ir–Pt (железо-иридий-платина) была определена как перспективный кандидат. Новый материал в этой системе показал аномальное холловское сопротивление 6,5 мкОм·см, превзойдя предыдущий максимум в 5,25 мкОм·см, наблюдаемый в бинарных системах Fe–X.
Будущие направления и применение
Исследование показало, что комбинация комбинаторного экспериментального подхода, позволяющего одновременно оценивать множество составов, с машинным обучением эффективна для эффективного поиска и открытия новых тонкопленочных материалов с большим аномальным эффектом Холла.
В дальнейшем команда планирует расширить область поиска материалов, чтобы открыть новые материалы с еще большим эффектом. Кроме того, ожидается, что этот подход будет способствовать развитию разработки материалов на основе данных с использованием обширных измерений, а также созданию более быстрых, автоматизированных и автономных систем для открытия материалов.
Больше информации: Ryo Toyama et al, High-throughput materials exploration system for the anomalous Hall effect using combinatorial experiments and machine learning, npj Computational Materials (2025). DOI: 10.1038/s41524-025-01757-5
Источник: National Institute for Materials Science
0 комментариев