Laberinto magnético: La Inteligencia Artificial ayudó a físicos japoneses a descubrir los secretos del sobrecalentamiento de los motores
El rápido crecimiento del mercado de vehículos eléctricos ha hecho necesaria la mejora de la eficiencia energética de los motores eléctricos. Uno de los principales desafíos técnicos en este ámbito es la histéresis magnética, o las pérdidas de energía en el hierro. Cuando los campos magnéticos dentro de un motor cambian de dirección a altas frecuencias, parte de la energía eléctrica se convierte en calor, calentando el núcleo del motor. Este proceso provoca la desmagnetización de los materiales y una disminución de la eficiencia. Así lo informa Ixbt.com informa .
Científicos de la Universidad de Ciencias de Tokio, en colaboración con las universidades de Tsukuba, Okayama y Kioto, han desarrollado un nuevo modelo teórico llamado eX-GL para resolver este problema. El estudio examinó la compleja estructura de "laberinto" de los dominios magnéticos, áreas microscópicas dentro del material. Estas estructuras tienen la propiedad de reorganizarse bruscamente cuando cambia la temperatura, un proceso que antes era imposible de describir matemáticamente con precisión.
Los físicos utilizaron Machine Learning y un método avanzado de análisis topológico de datos, la homología persistente, para analizar el proceso. La Inteligencia Artificial estudió imágenes microscópicas de los dominios magnéticos y creó un mapa digital de energía libre. Este mapa mostró claramente cómo evoluciona la microestructura de los dominios en respuesta a los cambios en los estados energéticos.
Como resultado del estudio, los científicos lograron visualizar cuatro barreras energéticas ocultas principales que rigen la dinámica de los dominios magnéticos. Se descubrió que la complejidad de los dominios en laberinto aumenta con la longitud total de las paredes de los dominios. Este descubrimiento permitirá crear nuevos materiales magnéticos para motores eléctricos de alta eficiencia que pierden menos energía y no se sobrecalientan.
¡Lee “Zamin” en Telegram!
