我们利用自旋来存储信息。磁性材料根据电子的自旋向上/自旋向下取向来存储信息，就像传统磁体根据指向向上/向下来存储信息一样。自旋电子学最突出的例子是硬盘读取磁头，即读取磁盘上磁性比特的装置。MRAM（磁性随机存取存储器）是自旋电子学的另一种形式，它利用同样的原理以非易失性方式存储二进制信息。
在自旋电子学的世界里，我们希望按自旋取向对电子进行分类，以便读取/存储它们携带的信息。铁磁体天然就能做到这一点：传导电流的电子大多是同一自旋方向，要么向上要么向下。然而，普通反铁磁体无法区分自旋向上/向下的电子。
铁磁材料的特点是具有宏观磁场，也就是会从表面泄漏出来的场。这就是冰箱贴能吸在你冰箱门上的原因。
但问题在于，这种磁场会干扰周围材料，而且用于存储目的时难以控制。此外，反复翻转磁体极性相对较慢，而且耗电量大。
铁磁材料的另一个特点是，自旋（按上/下取向）会按照能级排序。观察电子的能谱就能看到这一点：在能谱边缘附近，电子都具有相同的自旋。
如果把上述逻辑反过来，即自旋不做排序，我们得到的就是普通反铁磁材料。
在这里，同一能级上的电子会具有混合的自旋。这就引出了两个值得关注的特性：
唯一的问题是，如果每个能级上的自旋都是混合的，我们如何按能量对它们进行分类？在这种缺乏排序的情况下，我们如何利用自旋电子学来读取/存储信息？
这就引出了第三种类型：Luttinger 补偿型（LC）。
LC 材料是一类反铁磁体，其中自旋向上的原子和自旋向下的原子具有相同大小的磁性，使得净自旋磁矩为零（即相互抵消）。但与普通反铁磁体不同，这些自旋向上和向下的原子处于不等价的环境中：它们可以是不同的元素（例如一种元素自旋向上，另一种自旋向下），也可以是同一种元素占据两种不同类型的晶位。这个名字来自 Luttinger 定理：在绝缘体中，晶体每个重复单元的净自旋磁矩必须是整数，因此一旦为零就会锁定在零。严格来说，这一定理适用于接近绝对零度的完美晶体；自旋轨道耦合等较小效应以及热量可能造成轻微的不平衡。
由于自旋向上和向下的原子并不等价，上/下自旋现在可以按能量分离（分类），就像在铁磁材料中一样。
现在让我们结合前文，看看铁磁、反铁磁和 LC 磁体中自旋在能级结构上的分布情况。
对存储而言，关键在于“自旋窗口”：即带隙边缘的一段能量区间，其中所有可用的电子态都具有相同的自旋。这个窗口相对于室温下的热扰动（约 26 meV）越大，电子就越能保持排序状态。
这意味着我们理想中的材料是：一种具有带隙的半导体，同时不丧失按能级分离自旋的能力，并且净磁性为零。
这就是我们的 AI 智能体（还有我）登场的地方。让我们深入了解这些智能体是如何为下一代计算机存储器找到两种有前景的材料的。
智能体使用该领域的标准方法——密度泛函理论，在两种近似水平上对每种晶体进行量子力学模拟：较快的一种（PBE+U）和较慢但通常更精确的一种（HSE06）。下文的带隙和自旋窗口数据均来自更精确的那种方法。
首先，让我们看看 AI 智能体设计出了什么：
虽然这看起来是一个非常有前景的候选材料，但该设计要求 Mn 和 Fe 原子排列成完美的棋盘格结构。当我们的智能体模拟原子在不同温度下如何排列时，这个棋盘格结构在约 950 K 时瓦解成了随机混合状态。制造这类氧化物需要约 900–1300 °C 的高温，而在较低温度下原子几乎不动，因此常规合成方法很可能得到的是原子混乱排列的晶体。
原子混乱排列的晶体会失去自旋排序特性，因此这一设计可能很难以有效形态制造出来。
不久之后，我的智能体发现了一种有趣的材料，此前仅在 1999 年被报道过一次，它符合上述许多要求。它的零净磁性并不新鲜：合成它的化学家本来就将两种金属的磁性设计为相互抵消。甚至连它的自旋排序特性也早已见于文献。2008 年一项使用与我们类似的杂化泛函的研究，曾按自旋逐一绘制了它的电子态，图中两条带边都具有相同的自旋。但那项研究关注的是压力下的磁耦合，从未提及这一点。据我们所查，此前没有人指出这使得 KV[Cr(CN)₆] 成为一种 Luttinger 补偿半导体，没有人为其自旋排序窗口给出具体数值，也没有测试过这些窗口的稳健性。它一直藏在众目睽睽之下。
KV[Cr(CN)₆] 与拥有 300 年历史的颜料普鲁士蓝同属一个材料家族。