Phần lớn mọi người đã biết đến 4 trạng thái tồn tại của vật chất – dạng rắn, lỏng, khí và plasma. Nhưng mới đây các nhà khoa học tại các trường Đại học Radboud và Uppsala đã xác định được một trạng thái vật chất mới có tên gọi "thủy tinh xoay tự cảm". Không chỉ tìm ra một dạng vật chất mới, nó còn có tiềm năng to lớn trong việc xây dựng nên các nền tảng trí tuệ nhân tạo mới.
Thông thường để tạo nên các cực Bắc Nam trong từ trường của nam châm thông thường, các nam châm nguyên tử trong vật liệu sẽ cùng xoay theo một hướng. Thế nhưng đối với dạng thủy tinh xoay, các nam châm nguyên tử của những vật liệu hợp kim lại xoay ngẫu nhiên theo mọi hướng khác nhau.
Cái tên "thủy tinh xoay" xuất phát từ cấu trúc tiến hóa vô định hình của các nguyên tử trong một miếng thủy tinh. Điều này đôi khi xảy ra trong các hợp kim, vốn là sự kết hợp của các kim loại với một hay nhiều yếu tố khác trong một cấu trúc vô định hình, nhưng chưa bao giờ xảy ra với một nguyên tố tinh khiết trong bảng tuần hoàn hóa học.
Tuy nhiên, thật đáng ngạc nhiên khi các nhà nghiên cứu tại Radboud phát hiện ra rằng các nguyên tử xoay của nguyên tố đất hiếm Neodymium được sắp xếp theo một trật tự hoàn hảo sẽ xoáy lại như một hình xoắn ốc, nhưng liên tục thay đổi mô hình của chuỗi xoắn đó. Đó là biểu hiện của một dạng vật chất mới – được gọi là "thủy tinh xoay tự cảm" (self-induced spin glass).
Phát hiện này mở ra một khả năng rằng hành vi từ tính phức tạp và thủy tinh hóa này cũng có thể quan sát được trên vô số các loại vật liệu khác, bao gồm cả các nguyên tố trong bảng tuần hoàn nguyên tố hóa học.
Ông Alexander Khajetoorians, giáo sư về quét kính hiển vi, một tác giả của nghiên cứu này cho biết: "Phát hiện này sẽ tinh chỉnh lại kiến thức trong sách giáo khoa về các đặc tính cơ bản của vật chất. Hơn nữa, nó cũng mang lại một nền tảng vững chắc để phát triển các học thuyết mới để có thể kết nối vật lý với các lĩnh vực khác, ví dụ, lý thuyết về khoa học thần kinh."
"Sự tiến hóa phức tạp của Neodymium có thể là nền tảng cho việc giả lập hành vi cơ bản được sử dụng trong trí tuệ nhân tạo." Ông Khajetoorians cho biết. "Tất cả các mô hình phức tạp được lưu trữ trong vật liệu này đều có thể liên kết với khả năng nhận diện hình ảnh."
Với các tiến bộ về AI và mức tiêu hao năng lượng khổng lồ của nó, nhu cầu ngày càng gia tăng đối với việc tạo ra một loại vật liệu mới có thể thực hiện các tác vụ như bộ não ngay trên phần cứng. "Bạn không bao giờ có thể xây dựng một máy tính mô phỏng bộ não với các nam châm đơn giản, nhưng các loại vật liệu với hành vi phức tạp này có thể là một ứng viên tiềm năng."