コーネル大学の物理学者クリシュナンド・マラヤ氏と彼のチームは、これまで理論的にのみ予測されていた物質の相であるブラッグ・ガラス相を検出した。このフェーズにより、特殊な導電性材料での損失のない電流伝送が可能になり、磁気エネルギーを規則的に吸収することで磁場下でもその優れた特性が維持されます。この発見は物理学における重要な転換点となる可能性があります。
物理学: ブラッグガラス相が実証済み
研究者らは、パラジウム、テルビウム、テルルからなる合金 (PdxErTe3) 内の相を特定しました。 Nature Physics に掲載された彼らの研究は、完全な結晶とほぼ同じように規則正しい原子によって特徴付けられる、ブラッグ ガラス相の半規則構造を示しています。しかし、それらはガラスのような状態で存在します。
チームの研究は、物理学における物質の電荷密度の周期的変調を記述する電荷密度波 (CDW) を理解することに焦点を当てていました。 CDW は、異なる材料相で異なる挙動を示します。CDW は、長距離の秩序相では無限の相関を示し、無秩序状態では有限の崩壊を示し、ブラッグ ガラス相では無限の距離にわたって相関が徐々に減少します。
この相を検出するために、研究チームは、そのユニークな特性について以前に研究されていた材料である PdxErTe3 を使用しました。彼らはアルゴンヌ国立研究所でこの材料にX線を照射し、材料の内部から光がどのように反射されるかを測定した。このプロセスは、材料の原子構造を分析し、原子の配置を理解するために非常に重要でした。
研究者たちは最新の手法を使用しました
「課題は、ノイズや実験設定の解像度の限界など、現実世界の問題も反映する実験データを使用して、これらの違いを認識することです」と、物理学教授 (A&S) であり、新しい論文の共著者である Eun-Ah Kim 氏は説明します。勉強。
彼らの研究における重要なツールは、マシンデータ分析の方法である X 線温度クラスター分析 (X-TEC) でした。 X-TEC により、研究者は数千の CDW ピークを分析できるようになりました。この方法はブラッグ ガラス相の同定に不可欠であることが判明し、物理学と高度なデータ分析技術を組み合わせることの威力を実証しました。
「機械学習ツールとデータサイエンスの観点を使用することで、包括的なデータ分析を通じて難しい問題を調査し、微妙な兆候を明らかにすることができます」とキム氏は述べています。 CDW ピークの非対称性の分析は、ブラッグ ガラス相を特定する鍵でした。この発見は、理論モデルを裏付けるだけでなく、データ内の複雑なパターンを発見する機械学習ツールの能力を強調しています。