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Data-Driven Development of Magnetic Materials
参考中译:数据驱动的磁性材料发展


          

刊名：日本磁気学会研究会資料
作者：A. Bolyachkin（National Institute for Materials Science）
H. Sepehri-Amin（National Institute for Materials Science）
T. Ohkubo（National Institute for Materials Science）
刊号：536D0002
ISSN：1882-2940
出版年：2022
年卷期：2022
页码：13-16
总页数：4
分类号：O44
语种：eng
文摘：The concept of material informatics is becoming more advanced and prospective in research on magnetic materials. This can be evidenced by several successful recent studies utilizing different tools of machine learning and demonstrating new opportunities in the field of permanent magnets, magnetocaloric materials, and magnetic recording in hard disk drives. This trend is also promoted by the intensive accumulation of scientific data, growth of computational performance and the progress with algorithms. This report presents our recent progress on implementing machine learning into two different studies: the development of rare-earth free Fe_2P-type magnetocaloric compounds for cryogenic applications, and high-throughput characterization of FePt granular media for heat-assisted magnetic recording.
参考中译：材料信息学的概念在磁性材料的研究中正变得更加先进和有前景。这可以从最近几项成功的研究中得到证明，这些研究利用了不同的机器学习工具，并展示了在永磁体、磁热材料和硬盘驱动器中的磁记录领域的新机会。科学数据的密集积累、计算性能的增长和算法的进步也推动了这一趋势。这份报告介绍了我们在实现机器学习方面的最新进展，分为两个不同的研究：用于低温应用的无稀土Fe2P型磁热化合物的开发，以及用于热辅助磁记录的FePT颗粒介质的高通量表征。



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