Искусственный интеллект открывает новые горизонты в поиске сверхпроводников — уникальных материалов, проводящих электричество совершенно без сопротивления. Международная исследовательская группа из консорциума SuperC под руководством профессора Пяйви Тёрмя продемонстрировала, как машинное обучение способно радикально ускорить выявление кандидатов среди бесконечного числа химических комбинаций.
Сверхпроводники имеют огромный потенциал для энергетики и вычислительной техники, но большинство известных материалов требуют охлаждения почти до абсолютного нуля. Главная цель физиков всего мира — найти сверхпроводник, работающий при комнатной температуре. Это позволило бы навсегда изменить способы передачи энергии и значительно сократить углеродный след от дата-центров.
В новом исследовании, опубликованном в Physical Review Research, команда объединила методы квантовой геометрии с ИИ. Специализированный алгоритм проанализировал огромное количество комбинаций и отобрал самые перспективные. В результате были предсказаны, а позже успешно синтезированы два новых сверхпроводника — YRu3B2 и LuRu3B2.
Обычно процесс оценки потенциальных материалов требует колоссальных вычислительных ресурсов и занимает много времени. Подход команды на основе ИИ меняет правила игры, фокусируя сложные расчеты только на главных кандидатах.
По словам профессора Тёрмя, в будущем этот метод позволит обрабатывать миллиарды структур одновременно. Это критически важный шаг на пути к открытию сверхпроводника при комнатной температуре, которое консорциум планирует совершить к 2033 году.
Ранее Наука Mail рассказывала, что физики визуализировали процесс объединения электронов в пары внутри среды, имитирующей сверхпроводник, и выявили пробелы в теории сверхпроводимости.