旨在提高马达磁铁性能的研发目前势头火热。这是因为在全球范围的脱碳趋势下，需求日益高涨的纯电动汽车（EV）等使用的马达也急需提高性能。日本打算利用人工智能（AI）来有效识别磁铁的最佳成分，以维持日本的产业竞争力，并与中国等国家展开竞争。
EV马达使用的高性能磁铁需要耐受近200℃的高温（图片由日本物质材料研究机构提供）
“我们发现，通过使用AI，能以较少的实验次数提高磁铁的性能”，日本物质材料研究机构的主任研究员佐佐木泰祐这样说。
该机构开发出了利用AI之一的机器学习提高EV马达等使用的“钕磁铁”性能的方法。这是日本政府关于磁铁材料研究项目的一部分。
被称为最强永磁铁的钕磁铁，是由大同特殊钢公司的顾问佐川真人于1982年开发出来的。目前被广泛应用于EV和风力发电的马达、电子部件及磁共振成像装置（MRI）等多种设备。
EV用驱动马达需要在将近200℃的温度下工作。一般来说，高温下磁铁的磁力等性能会下降。研究团队着眼于制造工序虽然复杂，但即便使用相同的材料和配比，也可制造出高温时性能不易下降的磁铁的“热加工”法。利用AI优化了制造过程中调整的压力和温度等。
针对某种成分的磁铁，即使只调整6种数值，“如果一个不落地全部对应各种可能性会有6600万种制造条件”（佐佐木泰佑）。对此，磁铁专家首先精简出18种条件试制了磁铁。这些数据随后被机器学习专家用来训练AI，以此根据制造条件预测性能。
此外，关于AI在性能提高后预测的制造工序的温度和压力，研究团队在约40种条件下反复试制，并让AI学习得到的结果，由此提高了AI的预测精度。
仅试制了几十次后，表示耐热性的数值就比机器学习前提高了约1.5倍。能以相同的成分制造出与具有最佳数值的与现有磁铁不相上下的磁铁。
有了更高的性能，磁铁可以做得更小，可以更有效地利用资源。不同用途所需的磁铁特性各不相同。利用AI有望开发出满足高强度和防锈性等所需性能的磁铁制造方法。为推进新方法的实用化，日本物质材料研究机构今后计划与企业合作，详细调查能否应对不同的特性。
钕磁铁由铁、稀土元素钕和用来提高耐热性的镝等构成。这些稀土元素很多都依赖于中国的供应。该研发也将有助于减少对中国进口的依赖。
丰田公司在新能源・产业技术综合开发机构（NEDO）项目的资助下，于2018年开发出了减少钕含量的“省钕磁铁”。
“省钕磁铁”通过混合地球上大量存在的稀土镧和铈，将钕的含量减少了20～50％，但耐热性与以往的钕磁铁基本相同。目前正努力进一步提高性能。
在该项目中，电装公司正在开发完全不使用钕等稀土的磁铁材料。这是该公司从由铁镍合金构成的铁陨石中所含磁铁得到的启发。向铁和镍随机排列的物质中吹入氮后再将其去除，铁和镍就会在原子水平上整齐排列，形成磁铁材料。
对于掌握着脱碳关键的高性能磁铁，国际上展开了激烈的开发竞争。主导NEDO项目的产业技术综合研究所磁性粉末冶金研究中心的尾崎公洋主任分析说：“中国不仅仅在磁铁的产量和价格方面有优势，而且在性能和研究水平也有了显著的提高。”
其他国家也是如此，也在利用AI开发更高性能的磁铁。尽快实现实用化至关重要。
日文：北川舞、《日经产业新闻》，2021/12/22
中文：JST客观日本编辑部
