La startup britannique Materials Nexus a développé un aimant sans terres rares appelé MagNex en utilisant un algorithme d’IA, marquant ainsi une avancée significative dans la découverte de nouveaux matériaux grâce à l’intelligence artificielle. En analysant plus de 100 millions de combinaisons de matériaux, l’algorithme d’apprentissage automatique a identifié un aimant permanent exempt d’éléments de terres rares tels que le dysprosium et le néodyme. La production du MagNex est non seulement rentable mais produit également moins d’émissions de carbone par rapport aux aimants traditionnels à base de terres rares.
Image générée par l’IA Ideogram
Fondée en 2020 par le physicien Jonathan Bean, Materials Nexus a levé 5 millions de dollars en capital-risque et subventions. L’approche basée sur l’IA de la startup accélère la découverte de matériaux, réduisant le temps nécessaire pour concevoir, synthétiser et tester de nouveaux matériaux. MagNex n’aura pris que trois mois à développer, démontrant l’efficacité de l’IA dans la science des matériaux. Au-delà des aimants, l’algorithme peut explorer des combinaisons pour diverses applications et secteurs industriels, des microprocesseurs aux supraconducteurs.
Le développement de MagNex permet de contourner la dépendance actuelle des chaînes d’approvisionnement aux métaux des terres rares, principalement sourcés en Chine. Avec les tensions géopolitiques et la demande croissante de l’Europe pour ces métaux, trouver des alternatives s’avère essentiel. La nouvelle loi européenne sur les matières premières critiques vise aussi à réduire la dépendance aux sources étrangères de composants/matériaux. Dans ce contexte, MagNex a sans doute un boulevard pour se frayer un chemin sur le marché européen (et sans doute mondial), notamment dans le secteur des VE où les aimants sont employés dans les systèmes de batterie.
