초전도는 키랄했다 : 초전도 접합의 새로운 유형

.美법원 "北, 웜비어 고문·살해 책임…5억달러 배상하라" 판결

송고시간 | 2018-12-25 06:05 ,손해배상소송 1심 판결 나와…北 배상금 지불 가능성 낮을 듯

지난 1월 30일(현지시간) 도널드 트럼프 대통령의 국정연설이 열린 미국 연방의회 하원 의사당에 초대된 오토 웜비어의 부모 프레드-신디 웜비어 부부가 참석자들의 기립박수를 받으며 눈물을 글썽이고 있다. [AFP=연합뉴스] (워싱턴DC AFP=연합뉴스)

북한에 장기억류됐다가 지난해 의식불명 상태로 미국에 송환된 후 숨진 미국 대학생 오토 웜비어의 유족이 북한을 상대로 미국 법원에 낸 손해배상 소송에서 북한은 약 5억113만 달러(5천643억원)를 배상하라는 판결이 나왔다. 미 워싱턴DC 연방지방법원 베릴 하월 판사는 24일(현지시간) 판결에서 "북한은 웜비어에 대한 고문, 억류, 재판외(外) 살인과 그의 부모에 입힌 상처에 책임이 있다"면서 이같이 판결했다고 AFP통신과 워싱턴포스트(WP) 등 외신이 보도했다. 하월 판사는 판결문에서 "5일간의 단체 북한 관광을 떠나기 전, 버지니아 대학 3학년이던 오토 웜비어는 건강하고 큰 꿈을 꾸는 영리하고 사교적인 학생이었다"면서 "그러나 북한이 그의 마지막 고향 방문을 위해 미국 정부 관리들에게 그를 넘겼을 때는 앞을 못 보고 귀가 먹고 뇌사 상태였다"고 말했다. 그는 "웜비어 부모는 북한이 아들을 붙잡아 전체주의 국가의 볼모로 쓰는 잔혹한 경험을 직접 했다"고 덧붙였다. 앞서 웜비어 부모는 지난 10월 북한 정부를 상대로 징벌적 손해배상금과 위자료 등 명목으로 11억 달러(1조2천600억원)의 배상금을 요구하는 소송을 냈다. 이번 재판은 웜비어 사망 이후인 지난해 11월 트럼프 정부가 북한을 9년 만에 다시 테러지원국으로 지정하면서 가능해졌다. 미국은 피해자를 고문, 납치, 상해, 사망케 한 테러지원국을 상대로 소송을 제기할 수 있도록 하고 있다. 재판 및 판결은 북한 측이 불참한 가운데 진행됐다. 하월 판사는 북한이 아무런 답변도 제출하지 않았다고 말했다. 그러나 미 법원의 판결문이 북한에 전달되고, 북한이 배상금을 지불할 가능성은 희박한 것으로 보인다. 2001년 북한 감옥에서 숨진 것으로 알려진 김동식 목사 사건의 2015년 2심 재판에서 미국 법원은 북한의 책임을 인정하며 3억3천만 달러(3천710억원)를 배상하라는 판결을 했다. 법원은 2016년 유족 측 요청에 따라 판결문을 북한 외무성과 미국 뉴욕의 유엔주재 북한 대표부, 영국 런던과 중국 베이징(北京)의 북한 대사관으로 보냈으나 반송된 것으로 나타났다. AFP통신은 "북한이 자발적으로 배상금을 지불할 가능성은 매우 낮다"며 "세계에서 가장 고립된 국가 중 하나여서 미국에서 압류할 만한 자산은 거의 없는 것으로 보인다"고 보도했다. 웜비어는 2016년 1월 관광을 위해 찾은 북한에서 선전물을 훔치려 한 혐의로 체포돼 같은 해 3월 15년의 노동교화형을 선고받았다. 그는 북한에 17개월간 억류됐다가 2017년 6월 의식불명 상태로 석방, 귀환한 지 엿새 만에 숨을 거뒀다.

https://www.yna.co.kr/view/AKR20181225004751071?section=politics/all&site=major_news01

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나훈아"고향으로 가는 배"

50 년 전인 1968 년 12 월 21 일, 아폴로 8 호 는 동부 표준시로 오전 7시 51 분에 케네디 우주 센터 (Kennedy Space Center) 39 번지에서 패드 A로 출발했습니다. 프랭크 보먼 (Frank Borman)은 아폴로 8 월 달 궤도 임무의 승무원들에게 명령했다. James Lovell은 지휘부 조종사로 근무했으며 William Anders는 달 모듈 조종사였습니다. Apollo 8은 첫 번째 crewed Saturn V 출시되었습니다. 아폴로 8 호 는 달에서 대기 재진입 을 시뮬레이션 하는 시험 비행 이었지만 거기에 갈 의도는 없었습니다. 그러나 소련은 성공적으로 2 개의 성공적이지 않은 달 착륙 임무 (Zond 5와 6)를 성공적으로 착수했고 NASA의 계획은 변경되었습니다. 그들이 말한 나머지 부분은 역사입니다.

.초전도는 키랄했다 : 초전도 접합의 새로운 유형

2018 년 12 월 21 일 라이덴 대학 , 학점 : 라이덴 대학

비 전통적인 초전도체는 물리학의 큰 신비 중 하나입니다. 그 중 논쟁의 여지가있는 초전도체 인 스트론튬 루테 네이트 (strontium ruthenate)가있다. 박사 학위 동안 Leiden 물리학 자 Kaveh Lahabi는 새로운 유형의 초전도 접합으로 이어지는이 물질의 초전도성에 대한 새로운 통찰력을 제공했습니다. Lahabi는 박사 학위를 받았다. cum laude. Heike Kamerlingh Onnes가 1911 년 라이덴 (Leiden)에서 초전도성을 발견 한 이래로, 물리학 자들은 왜 어떤 물질이 어떤 저항도없이 전기를 전도하는 이유를 알아 내려고 노력 해왔다. 1957 년 Bardeen, Cooper 및 Schrieffer는 초전도가 전자의 쌍으로 미세 수준에서 어떻게 작용하는지에 대한 첫 번째 이론을 개발했습니다. 그러나 다음 수십 년 동안이 이론에 의해 설명 될 수없는 새로운 초전도체가 발견되었다. 이들은 비 전통적인 초전도체 라고 불리우며 , 그 중에는 스트론튬 루테 네이트 (Sr 2 RuO 4 )가 가장 논란의 대상으로 두드러진다. 이것은 초전도 전이에서 전자쌍 오히려 이례적인 일을하는 것처럼 보입니다. 전자가 자발적으로 서로 궤도를 그리기 시작합니다. 키랄 도메인 쌍 전자 의 궤도 운동 이 시계 방향이나 반 시계 방향 일 수 있기 때문에, 이론가들은 초전도체가 모든 전자가 동일한 궤도 운동 - 키랄 영역을 갖는 영역으로 자발적으로 나뉘어 질 것을 제안했다. 그러나 지난 20 년 동안 수많은 노력이 있었음에도 불구하고 이러한 영역은 결코 직접적으로 관찰 된 적이 없다. 라이덴 물리학 자 카베 라 하비 (Kaveh Lahabi) 박사는 교토 대학의 한 단체와 공동으로 두 개의 키랄 도메인 사이의 경계 인 이른바 키랄 도메인 벽의 존재에 대한 강력한 증거를 제공했다. 접합으로 도메인 벽 Lahabi는 상사 인 Jan Aarts와 교토 팀과 함께 chiral domain wall이 보통 약한 연결로 분리 된 두 개의 초전도체로 구성된 이례적인 조셉슨 접합으로 작용할 수 있음을 발견했다 . 종래의 전자 장치에서, 전자는 예를 들어 전지를 통해 전위차에 의해 구동된다. 그러나 초전도체에서 전기장은 존재할 수 없으며 잠재적 인 차이는 없을 수 있습니다. 대신, 초전도 전류는 자기장과 같은 외부 자극에 의해 유도되는 초전도체 의 양자 기계 위상 (φ)의 차이에 의해 유도됩니다. 그러나 키랄 도메인 벽에서는 외부 자극이없는 경우에도 과전류가 흐를 수 있습니다. Lahabi와 그의 동료에 의해 스트론튬 루테 네이트에서 발견 된 접합부는 근본적인 위상차 (0 <φ <π)의 서명을 보여 주며, 이것은 인접한 키랄 도메인 간에 자연스런 전류가 흐르게 한다. 이러한 접합부는 초전도 메모리 및 양자 계산과 같은 미래의 응용 분야에서 초전도를 저장하고 초전도 "배터리"역할을 할 수 있습니다.

더 자세히 살펴보기 : 루테 네이트 초전도체의 복소수 매개 변수 확인 제공 : 라이덴 대학

https://phys.org/news/2018-12-supercurrents-chiral-superconducting-junction.html

.화학 촉매가 '쓰레기'를 '보물'로 바꾸어 불활성 CH 결합을 반응 적으로 만든다

Emory University 2018 년 12 월 19 일, Emory 대학의 대학원생 인 JT Fu (위)는 "제한된 유용성으로 값 싸고 풍부한 탄화수소를 의약품 및 기타 정밀 화학 물질과 같은 새로운 화합물을 개발하기위한 중요한 발판으로 바꿀 수있다" . 학점 : Emory University

수십 년 동안 화학자들은 탄소 - 수소 결합에 대해 신중하게 통제 된 화학을 원했습니다. 도전은 엄청난 것입니다. 분자에 붐비는 다수의 사람들 사이에서 특정 CH 채권을 찾아내는 현미경 적 핀셋의 기교와 결합 된 이러한 극도의 강한 결합을 깨기 위해서는 미니어처 난파 공의 힘이 필요합니다. 저널 네이처 는 불활성 CH 결합을 반응 적으로 효과적으로 만들어 화학적 인 "쓰레기"를 "보물"로 바꾸는 두 요소를 결합한 방법을 발표했습니다. Emery University 의 대학원생 이자 논문의 저자 인 JT Fu는 "제한된 유용성으로 값 싸고 풍부한 탄화수소를 의약품 및 기타 정밀 화학 물질과 같은 새로운 화합물을 개발하기위한 중요한 발판으로 바꿀 수 있습니다 . 네이처 지 ( The Nature paper)는에 모리 대학교 (Emory University)의 최신 시리즈 중 하나인데 디올 나트륨 촉매 를 사용 하여 선택적으로 CH 결합을 유선형으로 기능화하는 동시에 생성 된 분자 의 3 차원 형상을 사실상 완벽하게 제어 할 수 있음을 보여줍니다 . "이 최신 촉매는 분자 내 CH 결합이 매우 유사하지만 단 하나의 CH 결합을 깨끗하게 처리 할 수 있도록 매우 선택적입니다"라고 Emory 유기 화학 교수이자 논문의 수석 저자 인 Huw Davies는 말합니다. "우리에게도 큰 놀라움이었습니다." 이 디 로듐 촉매는 완전히 탄화 수소 결합으로 구성된 유기 분자 중 가장 단순한 탄화수소 인 tert- 부틸 시클로 헥산의 기질에 작용합니다. Davies는 다음과 같이 말합니다. "전례가없는 반응을 우리가 할 수있을뿐 아니라 매우 간단한 조건에서 할 수 있습니다. "tert- 부틸 시클로 헥산은 화학에서 고전적인 유기 구조이며 CH 기능화의 주류 잠재력을 입증하는 데 도움이됩니다."

https://3c1703fe8d.site.internapcdn.net/newman/gfx/video/2018/chemicalcata.mp4

불활성 탄소 - 수소 결합을 반응성으로 만드는 새로운 화학 촉매의 3D 모델. 사발 모양의 발판은 화합물의 특정 CH 결합 만이 촉매에 접근하여 반응을 수행 할 수 있도록 잠금 장치 및 열쇠 역할을합니다. 학점 : Emory University Davies는 또한 Emory에 기반을 둔 컨소시엄으로 산업 파트너뿐만 아니라 전국의 15 개 주요 연구 대학을 포괄하는 National Science Foundation의 Selective CH Functionalization 센터 창립 이사이기도합니다. 네이처 (Nature) 지의 공동 저자들은에 모리 (Emory)의 체이 엘 에머슨 (Cherry L. Emerson) 과학 컴퓨팅 센터 (Center for Scientific Computation) 디렉터 인 Djamaladdin Musaev입니다. Zhi Ren, 데이비스 연구소의 박사후 연구원; Emory Crystallography Lab의 시설 책임자 인 John Bacsa 등이 있습니다. 유기 합성은 전통적으로 분자 내의 반응성 또는 작용 성 그룹을 수정하는 데 초점을 맞 춥니 다. CH 관능 화는 화합물을 만드는 법에 대한이 규칙을 깨뜨린 다. 그것은 반응성 그룹을 우회하고 유기 화합물이 풍부한 불활성 탄소 - 수소 결합 으로 일반적으로 간주되는 것으로 합성한다. 목표는 간단하고 풍부한 분자를 경우에 따라 화학 폐기물까지도보다 복잡하고 부가가치가 높은 분자로 효율적으로 변환하는 것입니다. CH 결합을 기능화하면 정밀 화학 물의 합성을위한 새로운 화학 경로가 개척됩니다.이 경로는보다 합리화되고 비용이 적게 들고 더 깨끗합니다. 예를 들어, 유기 합성은 일반적으로 많은 시약의 사용을 수반하며 독성의 무기 부산물을 생성 할 수 있습니다. 대조적으로, Davies 연구소에서 개발 한 각각의 디 로듐 촉매는 하나의 시약 만 사용하고 반응에서 소모되지 않고 반응을 가속화합니다. 대부분의 촉매는 재활용이 가능하며 생성 된 부산물은 질소이며 이는 무해합니다. CH 관능 화를 실험하는 화학자들은 종종 촉매와 결합하여 촉매를 특정 CH 결합으로 향하게하는 화학 물질 인 방향성 그룹을 사용합니다 . 과정은 작동하지만, 성가시다.

"우리는 아주 전례가없는 반응을 할 수있을뿐 아니라 매우 단순한 조건 하에서도 할 수 있습니다."Emory 교수의 유기 화학 교수이자 논문의 수석 저자 인 Huw Davies는 말한다. 학점 : Emory University

Davies 연구실은 3 차원 비계 내부에 담긴 촉매를 개발하여 지시 그룹에 대한 필요성을 우회했습니다. 사발 모양의 발판은 화합물의 특정 CH 결합 만이 촉매에 접근하여 반응을 수행 할 수 있도록 잠금 장치 및 열쇠 역할을합니다. "각각의 촉매는 이전에 볼 수 없었던 다른 종류의 선택성을 달성 할 수있는 전례가없는 것입니다. "우리는 서로 다른 분자의 다른 위치에서 선택적 CH 관능기를 수행 할 새로운 촉매 및 시약의 툴킷을 개발 중이다." 사이트 선택성을 제어하는 것 외에도 디 로듐 촉매의 비계는 반응에서 생성 된 분자의 키랄성을 제어합니다. 키라 리티 (chirality)는 3 차원 대칭의 특성을 지칭합니다. 인간의 손은 키랄하기 때문에, 오른손은 왼쪽의 거울 이미지이므로, 분자는 "오른 손잡이"또는 "왼손잡이"일 수 있습니다. 이 3-D 모양이 다른 수작업 분자와 어떻게 상호 작용하는지에 영향을 미치기 때문에 분자의 손잡이는 유기 화학에서 중요합니다. 예를 들어, 신약을 개발할 때, 생물 분자가 차이를 인식하기 때문에 약물 분자의 키랄성을 제어하는 것이 중요합니다. 현재 Nature 지는 Davies 연구소가 지난 2 년 동안 개발 한 CH 관능 화를위한 다섯 번째 주요 새로운 촉매에 대해 설명합니다. 대학원생 인 Kuangbiao Liao는 Emory에서 박사 학위를 받았으며 현재 AbbVie 제약 회사에서 일하고 있습니다. Nature 에서 발표 된 두 논문 과 Nature Chemistry 에서 2016 년에 개발 된 촉매 에 대한 두 논문의 첫 저자입니다. 대학원생 인 웬빈 리우 (Wenbin Liu)는 올해 초 미국 화학 학회지 (Journal of the American Chemical Society)에 의해 개발 된 네 번째 촉매에 대한 연구를 주도했다 . "우리는 2 ~ 3 년 전 사람들이 생각할 수있는 것을 뛰어 넘는 정교한 촉매 제어를 달성했습니다"라고 Davies는 말합니다. "내 학생들이 성취 할 수 있었던 것은 놀랍습니다." Davies 연구소는 현재 디 로듐 촉매에 전자 효과를 추가하는 방법을 모색하고 있습니다. "비활성 형태와 단지 상호 작용하는 대신에, 우리는 촉매가 전자적으로 다른 분자를 밀어 내거나 끌 수있는 능력을 갖길 원합니다."라고 Davies는 설명합니다. "이것은 우리의 방법을 우리가 지금 달성 할 수있는 것보다 더 정교하고 미묘하게 만들어 새로운 화학 경로를 추가로 열어 줄 수 있습니다." 상기 탐색 : 새로운 촉매는 탄소 - 수소 결합의 활성화를 제어

더 자세한 정보 : 위치 및 입체 선택 C-H 관능기에 의한 시클로 헥산의 비대칭화, Nature (2018). DOI : 10.1038 / s41586-018-0799-2 , https://www.nature.com/articles/s41586-018-0799-2 저널 참조 : Nature Nature Chemistry 미국 화학 학회지 제공 : Emory University

https://phys.org/news/2018-12-chemical-catalyst-trash-treasure-inert.html

.한 방향으로 새로운 metasurfaces가 보이고 반대 방향으로 어두워집니다

2018 년 12 월 21 일, 알토 대학 , 학점 : Aalto University

Aalto University의 연구원들은 극단적 인 각도 비대칭 응답을 갖는 metasurface를 개발했습니다. 표면 반사는 빛이 도달하는 각도에 따라 달라집니다. 우리가 어떤 각도에서 거울을 볼 때, 우리는 뒤집힌 이미지를 보게됩니다. 이것은 물체의 산란광이 거울에 반사되어 관찰자의 눈에 감지되기 때문입니다. 정반사로 알려진이 과정은 각도 대칭입니다. 종래의 거울은 항상 거울의 양쪽에서 오는 빛에 대해 대칭 반응을 보입니다. 최근 Aalto 대학의 연구자 들은 그라디언트 메타 표면의 개념을 사용하여 거울 의 각도 대칭 응답을 성공적으로 깨뜨 렸습니다. 인위적으로 합성 된 표면은 관찰자가 반대 방향으로 어두울 때 한 방향으로 밝게 보이도록 설계 될 수 있습니다. Metasurfaces는 subwavelength 척도로 주기적으로 배열 된 meta-atoms로 구성된 평면 인공 재료입니다. 메타 - 원자는 전통적인 재료로 만들어졌지만, 반복적 인 패턴으로 배치되면, 배열은 천연 재료로 는 실현되지 않는 많은 특수 효과를 나타낼 수 있습니다 . 아알토 (Aalto)의 연구진은 Physical Review Letters에 실린 Evanescent Field Engineering : Angular-Asymmetric Absorption을 통해 Metasurfaces의 Extreme Asymmetry를 사용하여 그라데이션 메타 표면을 사용하여 두 개의 반대로 기울어 진 각도에서 오는 파도의 명암 대비 비율을 설계했습니다. "우리의 연구 결과는 각도 스펙트럼에서 평평한 표면 이 극한의 광학 비대칭을 실현할 수 있다는 최초의 시연을 제공합니다 . 이것은 물리학 및 엔지니어링 공동체 모두에서 중요한 이정표입니다."라고 알토 대학의 박사 과정 학생 인 Xuchen Wang은 말합니다. Xuchen은 Sergei Tretyakov 교수의지도하에 전자기 metasurfaces를 연구합니다.

우리는 거울에서 무엇을 볼 수 있습니까? Aalto의 팀은 그라디언트 메타 표면을 사용하여 반대 방향으로 기울어 진 두 각도에서 오는 파도의 밝기 대비 비율을 설계합니다. 신용 : Xuchen Wang / Aalto University

추가 정보 : 물리학 자들은 비선형 광학에 대한 새로운 공진 튜닝 방법을 발견합니다 . 자세한 정보 : Xuchen Wang 외. Evanescent Fields Engineering을 통한 Metasurfaces의 Extreme Asymmetry : Angular-Asymmetric Absorption, Physical Review Letters (2018). DOI : 10.1103 / PhysRevLett.121.256802 저널 참조 : Physical Review Letters 제공 : Aalto University

https://phys.org/news/2018-12-metasurfaces-bright-dark.html

.린 전해질 디자인은 마그네슘 배터리의 게임 체인저입니다

2018 년 12 월 21 일, 휴스턴 대학교 , 휴스턴 대학교 (University of Houston) 연구원 인 Yan Yao, 왼쪽, Hui Dong 및 Yanliang Leonard Liang은 마그네슘 배터리의 성능을 향상시키는 프로젝트를 주도했습니다. 학점 : University of Houston

휴스턴 대 (University of Houston)와 도요타 연구소 (The Toyota Research Institute of America)의 연구원은 전기 자동차에서부터 재생 에너지 시스템을위한 배터리 저장 장치에 이르기까지 잠재적 인 응용 분야를 가진 고 에너지 마그네슘 배터리의 새로운 버전을 발견했다. 주울 (Joule ) 에서 12 월 21 일에보고 된 이 배터리 는 유기 전극을 사용하면서 제한된 전해질로 작동하는 것으로 처음보고 된 바있다. 연구진은 이전의 마그네슘 배터리 보다 훨씬 더 많은 에너지를 저장하고 방전 할 수 있다고 말했다 . 그들은 염화물이없는 전해질 을 사용했는데, 이는 마그네슘 전지가 사용하는 전통적인 전해질의 또 다른 변화로 발견을 가능하게했습니다. UH의 Yan Yao 전기 및 컴퓨터 공학 부교수는 일반적으로 사용되는 전해질의 염화물이 성능 저하에 기여한다는 것을 확인할 수 있었다고 말했다. "우리가 다루려고했던 문제는 염화물의 영향이다."그는 말했다. "보편적으로 사용됩니다." UH의 텍사스 초전도 센터 (Texas Center for Superconductivity for UH)의 수석 연구원 인 Yao와 그의 팀은 염소가없는 전해질을 사용하여 마그네슘 금속 애노드로 유기 퀴논 폴리머 캐소드를 시험했으며 킬로그램 당 243 와트의 시간을 전달했다고보고했다. 전력은 킬로그램 당 최대 3.4 킬로와트로 측정됩니다. 배터리는 2,500 사이클 동안 안정적이었다. 과학자들은 마그네슘이 표준 리튬 이온 배터리에 사용되는 리튬 보다 자연적 이점을 이용하기를 희망하면서 수십 년 동안 고 에너지 마그네슘 배터리를 찾고 있습니다 . 마그네슘은 훨씬 더 보편적이며 따라서 가격이 저렴하며 수상 돌기 (dendrites)라고 알려진 내부 구조가 파괴되어 리튬 배터리가 폭발하여 화재를 일으킬 수 있습니다. 그러나 마그네슘 전지는 대량의 에너지를 저장하고 배출 할 때까지 상업적으로 경쟁력이 없습니다. Yao는 이전의 음극 및 전해질 물질이 걸림돌 이라고 말했다 . 음극은 전지에서 전류가 흐르는 전극이고, 전해질은 양극과 음극 사이에 이온 전하가 흐르게하는 매개체입니다. 이 프로젝트에 대한 다른 연구자들은 UH 의 박사 과정 학생 인 Hui Dong 과 UH의 Yanliang Leonard Liang 연구 조교수, 오스카 투투사우스 (Oscar Tutusaus)와라나 모 타디 (Rana Mohtadi)는 도요타 북미 연구소 (North America) 그리고 UH 박사 과정 학생 Ye Zhang과 Fang Hao. "유기 카르 보닐 중합체 음극과 Mg 저장 가능 전해질의 최적 조합을 통해, 우리는 Mg 전지에서 거의 볼 수없는 높은 비 에너지, 전력 및 사이클 안정성을 입증 할 수있다. Liang은 지금까지 마그네슘 전지를위한 최상의 음극은 거의 20 년 전에 개발 된 Chevrel phase 몰 리브 데늄 황화물이라고 지적했다. 그는 리튬 배터리와 경쟁 할 힘도없고 에너지 저장 능력도 없다고 말했다. 그러나 최근보고에 따르면 유기 음극 재료는 상온에서 높은 저장 용량을 제공 할 수 있다고합니다. "왜 우리는 궁금했다."리앙이 말했다. 동 연구팀은 유기 폴리머 캐소드 모두 쉐브렐 (Chevrel) 캐소드보다 높은 전압을 제공한다고 밝혔다. 야오 (Yao)는 미래의 연구가 리튬 배터리와 경쟁하기 위해 배터리의 특정 용량과 전압을 더욱 향상시키는 데 중점을 둘 것이라고 말했다. 그는 "마그네슘은 훨씬 풍부하고 더 안전하다"고 말했다. "사람들은 마그네슘 배터리가 리튬 배터리의 위험을 해결할 수 있기를 바랍니다."

더 탐험 : 무질서 결정은 향후 배터리 기술 유망 저널 참조 : 주울 제공 : University of Houston

https://phys.org/news/2018-12-electrolyte-game-changer-magnesium-batteries.html#nRlv

.인공 지능은 재료 과학에 부합합니다

2018 년 12 월 18 일 텍사스 A & M 대학교 , 텍사스 A & M 엔지니어링 연구 팀은 새로운 학습 자료를 자율적으로 발견하는 오픈 소스 소프트웨어 패키지를 만들기 위해 기계 학습 및 인공 지능의 힘을 이용합니다. 신용 : Texas A & M University / Dharmesh Patel

Texas A & M 엔지니어링 연구 팀은 기계 학습, 데이터 과학 및 전문가의 도메인 지식을 활용하여 새로운 자료를 자율적으로 발견합니다. 팀은 재료 설계 공간을 최적으로 탐구 할 수있는 자율적이고 효율적인 프레임 워크를 개발하고 시연했습니다 (재료 설계 공간은 콘크리트 세계의 추상화입니다. 이것은 기초 소재 기능을 특징으로하는 모든 가능한 재료의 공간입니다). 자동 시스템 - 또는 인공 지능 에이전트되어 관심의 문제, 내부 표현, 모델을 구축 할 수있는 시스템으로 정의하고, 그 다음 결정을 내리고 인간 개입의 독립적 인 조치를 취할 모델을 사용한다 (AI). 이 학제 간 연구의 저자는 Anjana Talapatra 박사와 재료 과학 및 공학과의 Raymundo Arroyave 박사, Shahin Boluki 박사, Xiaoning Qian 박사와 Edward Dougherty 박사입니다. 그들의 자율 프레임 워크는 주어진 기준에 맞는 최적의 소재를 찾기 위해 최적의 기계 학습 모델을 적응 적으로 선택할 수 있습니다. 국립 과학 재단과 공군 과학 연구실이 자금을 지원하는이 연구는 적절한 재료 검색에 최대한의 효율성을 부여함으로써 실험실에서 시장으로 이동하는 데 소요되는 시간과 비용을 줄여줍니다. 근본적인 수학 이론은 생의학 분야에 영향을 미치는 등 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. 예를 들어, 베이지안 학습 및 실험 설계 프레임 워크를 사용하면 특정 환자에게 효과적인 치료법을 개발하고 인간 임상 시험 비용을 줄이기 위해 중대한 위험 요소를 밝히기 위해 질병을 모델링 할 수 있습니다. "첨단 소재는 청정 에너지, 국가 안보 및 인간 복지 문제를 해결하기위한 산업 분야의 응용 분야와 함께 경제 안보와 인간 복지에 필수적이지만 초기 발견 후 재료를 시장에 이전하는 데 20 년 이상이 소요될 수 있습니다 . 재료 게놈 이니셔티브 연구팀은 프레임 워크를 철저히 테스트하기를 원했기 때문에 양자 역학을 사용하여 폐쇄 루프 계산 플랫폼에서 데모를 수행하여 새로운 산화 방지 코팅을 비롯한 고온 응용 분야에서 유망한 재료 인 MAX- 상 특성을 예측했습니다. 제트 엔진 터빈 블레이드. 텍사스 A & M 그룹은 또한 예를 들어 모핑 날개가 달린 항공 우주 차량을 만드는 데 사용할 수있는 고온 형상 기억 합금 발견에 프레임 워크를 적용하고 있습니다. 자율 혁신 효과적인 실험 설계 기술에 대한 중요한 연구가 전에 이루어졌습니다. 그러나이 팀은 베이지안 기반 기술을 가장 먼저 사용합니다 (즉, 재료 / 재료 클래스에 대해 알려진 모든 정보를 활용하고 최상의 재료를 찾기 위해 지식을 활용 함). 자발적 방식으로 채택하여 지속적으로 검색하지 않습니다. 실행될 다음 최상의 계산 / 실험뿐 아니라 수집 된 데이터를 표현하기위한 최상의 모델에 대해서도 마찬가지입니다. Arroyave의 Computational Materials 실험실에서 계산 과학자로 일하는 Talapatra는 "최적의 특성을 가진 구성을 식별하기위한 재료 공간의 가속화 된 탐구는 계속적인 도전 과제입니다. "현재의 패러다임은 높은 처리량 실험 및 / 또는 계산을 통해이 탐사를 수행하려는 아이디어에 중점을두고 있으며, 이러한 접근법은 사용 가능한 자원의 제약을 설명하지 않습니다. 우리는 재료 발견을 최적의 실험 설계로 구성함으로써이 문제를 해결했습니다." 이 연구에서 제시된 방법은 유연하고 다양한 연구 상황에 적응할 수 있습니다. 의미심장하게 Talapatra와 Boluki의 알고리즘은 초기 데이터를 거의 사용하지 않아 새로운 재료 연구에 이상적입니다 . 알고리즘은 현장에서 이전 작업과 비교하여 훨씬 더 똑똑한 단계를 나타냅니다. 다른 알고리즘은 사전 정의 된 모델로 시작하도록 강제하기 때문에 실험에 제약 조건이 발생하고 결과를 왜곡 할 수 있습니다. "우리의 알고리즘은 획득 한 데이터에 따라 주어진 시간에 어떤 모델이 n 모델 중에서 가장 좋은 모델인지 자동적으로 자율적으로 결정할 수 있습니다."라고 Talapatra는 말했습니다. 자율 컴퓨터 프로그램은 단계 수를 줄이고 제한된 리소스의 사용을 제한합니다. 초기 데이터 포인트로 두 번의 실험으로 시작할 수 있기 때문에이 알고리즘은 초기 실험을 최적화하고 최상의 경로를 식별하는 데 이상적입니다. 실험자가 탐구 할 다음 자료를 결정하거나, 값 비싼 계산 모델을 대체하고 계산 비용을 줄이기위한 전산 도구로 간단히 결정할 수있는 원스텝 도구로 사용할 수 있습니다. 또한 실험 및 계산을 결합하여 사용할 수도 있습니다. 최소한이 프레임 워크는 초기 데이터 세트를 작성하는 매우 효율적인 방법을 제공합니다. 이는 재료 디자인 공간의 섹션에서 데이터 수집에 초점을 맞추어 실험 또는 계산을 안내하는 데 사용될 수 있기 때문에 가장 효율적인 경로가 될 것입니다. 최적의 재료를 얻습니다. "일반적으로 재료 연구는 예외적 인 것이 아니라 매우 특별하게 일어 났으며 뜻밖의 발견은 규칙이되는 경향이있다"고 탈라 파 트라 (Talapatra)는 말했다. "문제는 물질이 작동하는지 또는 작동하지 않는지에 대한 근본적인 물리학을 종종 알지 못하는 것입니다. 우리의 모델은 정확하지 않습니다. 물질 발견 경로를 시작하면 다음과 같은 매우 기본적인 물리적 지식으로 시작합니다. 전자의 수와 요소들이 함께 결합 할 때 어떤 일이 일어나는가? 기능과 속성 사이의 유사점을 찾아야한다. " "우리는 (인공 지능) 모델에 가능한 많은 과학을 포함 시켰습니다."라고 내년 가을 자신의 논문을 옹호 할 박사 과정 학생 인 Boluki는 말했다. Boluki와 Talapatra는 프로젝트의 구현 자로 일했으며 Python으로 함께 코딩했습니다. 이 알고리즘에 대한 논문은 동료 평가를 거쳐 여러 컨퍼런스에서 발표되었으며 재료 과학 및 엔지니어링 공동체로부터 좋은 피드백을 받았습니다. Texas A & M의 엔지니어와 과학자들은 이미이 프로그램을 사용하고 있습니다. 세포 병리학에서부터 재료 과학에 이르기까지 : 수학적 기반 2011 년 Qian과 Dougherty는 생물 의학 연구에서 실험 디자인을 향상시키는 데 협력하기 시작했습니다. 그들은 세포가 종양 단계로가는시기를 알기 위해 수학적 모델을 활용했습니다. 같은 해, 연방 정책 입안자는 전산 도구 및 실험 도구를 디지털 데이터와 함께 사용하여 새로운 첨단 재료의 발견을 가속화하는 재료 유전 이니셔티브 (Materials Genome Initiative)를 발표했습니다. 지난 8 년 동안 전국적으로, 많은 시간과 돈과 자원이이 노력에 투자되었습니다. 키안 (Kian)과 도허티 (Dougherty)는 2013 년 재료 과학 문제에 중점을 두었습니다. 팀은 2 년 전 Drs와 처음으로 협력하여 최적의 설계 문제를 해결하기 시작했습니다. 로스 알 라모스 국립 연구소의 Turab Lookman과 Prasanna Balachandran. 현재 패러다임은 일반적으로 실험이나 계산을 통해 재료 공간을 탐구한다는 아이디어에 중점을두고 있으며 그 접근 방식은 재료를 발견하는보다 효율적인 방법이 있음을 보여주었습니다. "다른 사람들이 방대한 양의 데이터를 생성하고 분석하는 데 중점을 두는 동안 우리는 실험 설계에 초점을 맞추는 것이 가장 좋은 방법이라는 것을 깨달았습니다. 가능한 재료의 방대한 영역을 탐색하고 성공 가능성을 높이는 방법은 목표, 대상 속성 또는 응답을 염두에 두어야합니다. "라고 Talapatra는 말했습니다. 이 연구는 Physical Review Materials 에서 " Bayesian model averaging 을 이용한 물질 발견을 위한 자율적 인 효율적인 실험 설계"라는 논문에 실 렸습니다 . 더 자세히 살펴보기 : 새로운 기계 학습 기반 프레임 워크는 재료 설계의 획기적인 발전을 가져올 수 있습니다.

추가 정보 : Anjana Talapatra 외., 베이지안 모델 평균을 이용한 재료 발견을위한 자율적 인 효율적인 실험 설계, Physical Review Materials (2018). DOI : 10.1103 / PhysRevMaterials.2.113803 :에 의해 제공 텍사스 A & M 대학

https://phys.org/news/2018-12-artificial-intelligence-materials-science.html