Seul Ulusal Üniversitesi araştırmacıları, 448 bilimsel makaleden malzemelerin bileşimi, üretim koşulları ve elektriksel özelliklerine ilişkin 1.202 veri kaydı oluşturdu. Bu veriler fizik kurallarını dikkate alan makine öğrenmesi modelleriyle birleştirildi. Yaklaşık 150 milyon sanal bileşimin taranması sonucunda adayların sayısı 37'ye kadar indirildi.
Araştırmacılar bunların arasından iki malzemeyi üreterek laboratuvarda test etti. Yüzde 1 ve yüzde 2 oranında kalay içeren iki örnek de yüksek dielektrik sabiti gösterirken, bu özelliklerini geniş bir sıcaklık aralığında korudu. Malzemeler, elektronik bileşenlerde kullanılan uluslararası X5R, X6R ve X7R sıcaklık kararlılığı standartlarını da karşıladı.
Nature Communications dergisinde yayımlanan çalışma, yeni malzeme arayışında milyonlarca olasılığın deneylerle tek tek incelenmesi yerine yapay zekâ ile elenebileceğini gösterdi. Araştırmacılara göre geliştirilen yöntem, gelecekte elektrikli araçlar, güç elektroniği ve havacılık sistemlerinde kullanılabilecek yeni malzemelerin keşfini hızlandırabilir.
