摘要：地球如何产生其磁场？虽然基本机制似乎已经了解了，但许多细节仍未解决。一组研究人员提出了一种模拟方法，该方法承诺对地球核心的新见解。该方法不仅模拟了原子的行为，还模拟了材料的磁特性。该方法对于地球物理非常重要，但也可以支持未来技术（例如神经形态计算）的开发 - 一种创新的AI系统的创新方法。...

地球如何产生其磁场？虽然基本机制似乎已经了解了，但许多细节仍未解决。来自Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf（HZDR），美国的Sandia国家实验室以及法国替代能源委员会（CEA）的高级系统理解中心（CASU）的研究人员团队（CASUS）引入了一种模拟方法，从而促进了新见解的模拟方法。该方法不仅模拟了原子的行为，还模拟了材料的磁特性。该方法对于地球物理非常重要，但也可以支持未来技术（例如神经形态计算）的开发 - 一种创新的AI系统的创新方法。该团队在期刊上提出了其发现PNAS。

地球的磁场对于维持生命至关重要，因为它屏蔽了行星免受宇宙辐射和太阳风的影响。它是由Geodynamo效应产生的。 Casus材料设计部的机器学习负责人Attila Cangi解释说：“我们知道地球的核心主要由铁组成。” “随着您越来越接近地球的核心，温度和压力都会增加。温度的升高会导致材料融化，而压力的增加使它们保持稳定。由于地球内部的特定温度和压力条件，外核处于熔融状态，而内核保持坚固。”电动电荷的液体铁在固体内核周围流动，这是由于地球旋转和对流电流驱动的。这些运动产生电流，从而产生行星的磁场。

但是，关于地球核心的重要问题仍未得到答复。例如，其核心的确切结构是什么？还有其他元素扮演什么角色 - 被认为与铁一起扮演 - 扮演？这两个因素都可以深刻影响Geodynamo效应。线索来自实验，科学家将地震波通过地球发送，并用高度敏感的传感器测量其“回声”。该研究的主要作者Sandia National Laboratories的Svetoslav Nikolov说：“这些实验表明，核心不仅含有铁。” “测量结果与假设纯铁芯的计算机模拟不一致。”

模拟电脑上的冲击波

现在，研究团队通过开发和测试一种新的仿真方法取得了重大进展。称为分子自旋动力学的方法的关键创新在于两种先前单独的模拟方法的整合：分子动力学，模拟原子运动和自旋动力学，这是磁性特性的。 CEA物理学家Julien Tranchida强调说：“通过将这两种方法结合起来，我们能够研究高压和高温条件下磁性对以前无法实现的长度和时间尺度的影响。”具体而言，该团队模拟了200万铁原子及其旋转的行为，以分析机械和磁性性能之间的动态相互作用。研究人员还采用了人工智能（AI），使用机器学习来确定高精度的力场 - 原子之间的相互作用。开发和培训这些模型需要高性能计算资源。

一旦准备就绪，研究人员就进行了实际的模拟：代表地球核心的200万铁原子的数字模型受到地球内部发现的温度和压力条件的约束。这是通过通过铁原子传播压力波，模拟其加热和压缩来完成的。当这些冲击波的速度较低时，铁保持固体并采用了不同的晶体结构。当冲击波更快时，铁大部分变成液体。特别是，研究人员发现磁效应显着影响材料的特性。桑迪亚国家实验室的材料科学家米切尔·伍德（Mitchell Wood）说：“我们的模拟与实验数据非常吻合，他们建议在某些温度和压力条件下，特定的铁阶段可以稳定并潜在地影响Geodynamo。”在这些条件下，在铁中尚未在铁中观察到这种称为BCC相的阶段，只有假设。如果确认，分子自旋动力学方法的结果可以帮助解决有关Geodynamo效应的几个问题。

驱动节能AI

除了发现有关地球内部的新细节外，该方法还具有推动材料科学技术创新的潜力。在他的部门和外部协作中，Cangi计划使用该技术对神经形态计算设备进行建模。这是一种由人脑的工作方式启发的新型硬件类型，这可能有一天可以更快，更节能地处理AI算法。通过数字复制基于自旋的神经形态系统，新的仿真方法可以支持开发用于机器学习的创新，高效的硬件解决方案。

数据存储为进一步研究提供了第二种引人注目的途径：沿着微小纳米线沿线的磁域可以用作比传统技术更快，更节能的存储介质。坎吉说：“目前尚无任何一种应用程序的准确仿真方法。” “但是我有信心我们的新方法可以以这种现实的方式对所需的物理过程进行建模，以至于我们可以显着加速这些IT创新的技术发展。”