SNU CBE

Broadening Hard‐Magnet Discovery Beyond Symmetry Constraints via Unified Effective Anisotropy

2026 · Advanced Science

저자

Hojae Kim, Hyeondeok Shin, Kyungju Nam, Seung Hyo Noh, Donghwi Kim, 정유성 (Yousung Jung)

연구주제

Machine Learning in Materials Science

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(재료 > 금속재료)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: 지원 과제·키워드 근거가 없어 AI가 논문 제목·초록을 읽고 고른 분류.

AI 연구 키워드·방법

hard magnet magnetocrystalline anisotropy rare earth lean magnet

밀도범함수 이론(DFT) 기계학습

키워드 (OpenAlex)

magnetocrystalline anisotropy effective anisotropy constant crystal symmetry magnetization reversal barrier diffusion models

초록

ABSTRACT Machine‐learning‐driven discovery of rare‐earth‐lean hard magnets has advanced rapidly, yet existing pipelines have remained constrained either to a fixed composition family or to a single crystal‐system class, leaving most compositional and structural space unexplored. We address both limitations by introducing a unified effective anisotropy constant, K eff , defined consistently across all seven crystal systems, equal to the conventional K 1 in uniaxial cases and—as established here by symmetry‐based derivation and density functional theory calculations—designed to approximate the minimum magnetization‐reversal barrier that governs the hardness parameter κ in orthorhombic, monoclinic, and triclinic systems, with symmetry‐dependent accuracy quantified by angular DFT sampling. With this descriptor, we assemble a magnetocrystalline‐anisotropy database and train a two‐stage classi…

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

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