AI nás posunula bližšie k objavu supravodiča funkčnom pri izbovej teplote

KĽÚČOVÉ ZISTENIA:

• Strojové učenie skrátilo proces hľadania a predpovedalo existenciu dvoch nových supravodičov fungujúcich pri nízkych teplotách.

• Materiály YRu3B2 a LuRu3B2 vykazujú supravodivosť vďaka špecifickému usporiadaniu atómov do hexagonálnej štruktúry kagome mriežky.

• Použitý postup dokáže spracovať miliardy kombinácií, čím nahrádza doterajšie hľadanie materiálov založené na náhodných laboratórnych pokusoch.

Medzinárodný výskumný tím z konzorcia SuperC pod vedením fínskej univerzity identifikoval dva nové supravodivé materiály pomocou strojového učenia. Vedci použili analytické modely na filtrovanie tisícov potenciálnych elementárnych kombinácií.  

Novoobjavené zlúčeniny nesú chemické označenie YRu3B2 a LuRu3B2. Experimentálne testy v nich potvrdili objemovú supravodivosť. Kritické teploty, pri ktorých materiály prechádzajú do supravodivého stavu a strácajú elektrický odpor, dosahujú 0,81 K a 0,95 K.

Obe anorganické látky kryštalizujú v hexagonálnej štruktúre. Atómy ruténia v nich tvoria usporiadanie známe ako kagome mriežka. Toto planárne usporiadanie vytvára ploché energetické pásy, ktoré ovplyvňujú pohyb elektrónov a súvisia so supravodivými vlastnosťami materiálov.

Vývoj materiálov prebiehal vo viacerých fázach a vyžadoval spoluprácu inštitúcií z rôznych krajín. Po algoritmickom predvýbere pomocou umelej inteligencie vedecký tím uskutočnil cielené výpočty kvantovej geometrie, aby potvrdil vlastnosti vybraných kandidátov.

Následne výskumníci v laboratóriách fyzicky syntetizovali vzorky, čo si vyžadovalo chemické spojenie prvkov do nových štruktúr. V porovnaní s izoštrukturálnou zlúčeninou LaRu3Si2 vykazujú nové materiály odlišnú disperziu elektrónov a spevnenie fonónového spektra, čo ovplyvňuje väzby v štruktúre.

Cieľom vedeckého konzorcia je do roku 2033 objaviť supravodič funkčný pri izbovej teplote. Laboratórny objav zároveň ukazuje overený procesný rámec, vďaka ktorému možno teoreticky vyhodnotiť miliardy rôznych zlúčenín v krátkom čase. Vylúčenie nerealizovateľných zložení ešte pred laboratórnou prácou šetrí čas inžinierov aj finančné prostriedky.  

PREČO JE TO DÔLEŽITÉ: Hľadanie supravodičov pomocou umelej inteligencie otvára cestu k vývoju sietí s nulovými energetickými stratami, čo môže zefektívniť budúcnosť dopravy a dátových centier.

Zdroj: interestingengineering.com foto: ChatGPT