La crescita esponenziale dei veicoli elettrici ha intensificato la ricerca di soluzioni per rendere i motori elettrici più efficienti dal punto di vista energetico. Una delle principali sfide è rappresentata dalle perdite nel ferro, note anche come perdite per isteresi magnetica, che si verificano quando i campi magnetici all’interno del motore invertono ripetutamente la direzione. Questo processo disperde energia sotto forma di calore all’interno del nucleo del motore, che è costituito da materiali magnetici dolci. Poiché i motori elettrici spesso operano ad alte temperature, gli effetti termici possono anche smagnetizzare parzialmente questi materiali, complicando ulteriormente il problema delle perdite di energia.
Un fattore chiave alla base di questi effetti è il comportamento dei domini magnetici, ovvero minuscole regioni magnetiche all’interno dei materiali. La disposizione e la struttura di questi domini influenzano fortemente il modo in cui i materiali magnetici reagiscono al calore e quanta energia perdono durante il funzionamento.
Domini complessi di labirinti magnetici
Alcuni materiali magnetici dolci contengono strutture magnetiche estremamente complesse chiamate domini a labirinto, così denominati per il loro aspetto a zig-zag, simile a un labirinto. Questi domini a labirinto possono cambiare bruscamente al variare della temperatura, influenzando il modo in cui l’energia viene dissipata nel materiale. Tuttavia, gli scienziati hanno faticato a comprendere appieno queste strutture perché sono coinvolti molti fattori interagenti, tra cui la struttura microscopica del materiale, gli effetti termici e la stabilità energetica.
Per comprendere meglio questo comportamento, i ricercatori guidati dal professor Masato Kotsugi e dal dottor Ken Masuzawa del Dipartimento di Scienza e Tecnologia dei Materiali dell’Università di Scienze di Tokyo (TUS), in Giappone, hanno collaborato con colleghi dell’Università di Tsukuba, dell’Università di Okayama e dell’Università di Kyoto per sviluppare un nuovo modello chiamato modello di Ginzburg-Landau esteso con caratteristiche di entropia (eX-GL). Il team ha utilizzato questo approccio per studiare il panorama energetico dei domini a labirinto in un granato di ferro di terre rare (RIG).
“Le simulazioni convenzionali semplificano eccessivamente i materiali reali, mentre gli esperimenti rivelano la complessità senza un modo chiaro per quantificare causa ed effetto”, spiega il Prof. Kotsugi. “Il nostro framework di intelligenza artificiale interpretabile basato sulla fisica affronta queste limitazioni ed è progettato per spiegare in modo meccanicistico il processo di inversione della magnetizzazione dipendente dalla temperatura.”
I loro risultati sono stati pubblicati sulla rivista Scientific Reports .
Intelligenza artificiale e fisica rivelano comportamenti magnetici nascosti
Per studiare come la temperatura influisce sulla rimozione della magnetizzazione nei domini a labirinto, i ricercatori hanno acquisito immagini microscopiche dei domini magnetici nel campione RIG a diverse temperature. Queste immagini sono state poi analizzate utilizzando il modello eX-GL.
La prima fase del modello utilizza l’omologia persistente (PH), un sofisticato metodo matematico che identifica le caratteristiche topologiche all’interno dei dati. Ciò ha permesso al team di rilevare caratteristiche strutturali irregolari nelle immagini dei domini magnetici. Successivamente, è stato utilizzato il riconoscimento di pattern basato sull’apprendimento automatico per determinare le caratteristiche più importanti dai dati PH, producendo un paesaggio digitale di energia libera che traccia l’evoluzione delle microstrutture magnetiche al variare dell’energia. Infine, l’analisi matematica ha collegato queste strutture di dominio microscopiche al processo di inversione della magnetizzazione su scala più ampia.
Utilizzando questo metodo, i ricercatori hanno identificato una caratteristica dominante nota come PC1, che ha catturato con successo il processo di inversione della magnetizzazione. Collegando PC1 alle proprietà fisiche, il team ha visualizzato quattro principali barriere energetiche che influenzano fortemente la dinamica dell’inversione della magnetizzazione.
Barriere energetiche nascoste all’interno dei materiali magnetici
Un’analisi dettagliata di queste barriere e delle relative microstrutture ha rivelato come diverse forme di energia influenzino l’inversione della magnetizzazione. I ricercatori hanno misurato il trasferimento di energia che coinvolge interazioni di scambio, effetti smagnetizzanti ed entropia.
Hanno inoltre scoperto che i domini del labirinto diventano più complessi all’aumentare della lunghezza delle pareti del dominio. Questa crescente complessità è determinata dalle interazioni tra entropia e forze di scambio. Questi risultati hanno contribuito a chiarire i meccanismi fisici alla base del comportamento di inversione del dominio del labirinto.
“Il nostro approccio eX-GL automatizza efficacemente l’interpretazione di complessi processi di inversione della magnetizzazione e consente l’identificazione di meccanismi nascosti, difficili da individuare con i metodi convenzionali”, afferma il Prof. Kotsugi. “Inoltre, poiché l’energia libera è una metrica termodinamica universale, il nostro modello può essere esteso ad altri sistemi con caratteristiche simili.”
Nel complesso, lo studio non solo fa luce sulla meccanica dei domini labirintici, ma introduce anche una strategia più ampia per indagare paesaggi energetici complessi nei sistemi magnetici e in altri materiali fisici correlati.
Questa ricerca è stata finanziata da una sovvenzione per la ricerca scientifica (A) (21H04656) della Japan Society for the Promotion of Science (KAKENHI). Ulteriore supporto è stato fornito da JST-CREST (Grant No. JPMJCR21O1). C. Mitsumata ha ricevuto supporto dal Tsukuba Research Center for Energy Materials Science (TREMS) dell’Università di Tsukuba.
Astratto
I domini magnetici a labirinto mostrano un comportamento complesso e dipendente dalla temperatura che influenza la perdita di energia nei magneti morbidi, tuttavia i loro meccanismi di inversione della magnetizzazione rimangono poco compresi a causa delle limitazioni dei modelli attuali. Per colmare questa lacuna, sviluppiamo un modello di energia libera di Landau esteso all’entropia che incorpora gli effetti termici nell’analisi dei domini magnetici. Utilizziamo una pipeline basata sui dati che combina omologia persistente, decomposizione dell’energia e analisi delle componenti principali per costruire un modello interpretabile che quantifica le relazioni struttura-proprietà e consente l’analisi causale della formazione di pattern magnetici. Utilizzando questo approccio, tracciamo gli aumenti di entropia fino alle loro origini nelle configurazioni iniziali dei domini e quantifichiamo il trasferimento di energia tra i contributi entropici, di smagnetizzazione e di scambio. Scopriamo anche che l’allungamento delle pareti di dominio segue l’aumento della complessità strutturale, fornendo informazioni precedentemente inaccessibili sul meccanismo di inversione della magnetizzazione e consentendo la visualizzazione automatizzata. Il nostro modello aumentato dall’entropia fornisce un quadro interpretabile per decifrare i processi di magnetizzazione e guidare la progettazione di materiali magnetici per ridurre la perdita di energia.
Materials provided by Tokyo University of Science. Note: Content may be edited for style and length.
K. Masuzawa, A. L. Foggiatto, S. Kunii, R. Nagaoka, M. Taniwaki, T. Yamazaki, C. Mitsumata, I. Obayashi, Y. Hiraoka, M. Kotsugi. Explainable analysis of the complex maze magnetic domain structure through extension of the Landau free energy model by adding an entropy feature. Scientific Reports, 2026; 16 (1) DOI: 10.1038/s41598-026-39617-x
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