← к ленте
Лента Hirify — без алгоритмической мути. Смотреть всё →
Наука🔥

Использование ИИ для поиска новых сверхпроводников

Ученые используют машинное обучение для ускорения поиска материалов со сверхпроводимостью, успешно синтезировав два новых соединения.

ИИ ускоряет охоту за сверхпроводником мечты Сверхпроводник проводит ток вообще без сопротивления. Чем это хорошо? В обычных проводах сопротивление превращает часть энергии в бесполезное тепло — провода греются, и электричество теряется по дороге. У сверхпроводника таких потерь нет, ток может течь практически вечно. Бонусом идут сверхмощные электромагниты: через них без перегрева пропускают гигантские токи. Поэтому сверхпроводники уже стоят в МРТ-сканерах, термоядерных установках, ускорителях частиц и поездах на магнитной подушке. А чем плохо? Почти все известные сверхпроводники включают этот режим лишь при экстремальном холоде, у абсолютного нуля. Это дорогое и громоздкое охлаждение, о проводке в доме и мечтать нечего. Вот почему одна из главных целей физиков — материал, сверхпроводящий при комнатной температуре. Он резко срезал бы мировое энергопотребление и тепловой след IT, перевернув и энергосети, и компьютеры. Но такой материал ещё надо найти. Сверхпроводников за десятилетия набралось больше 7000 — почти все нащупали случайно, а просчитать теоретически из-за чудовищной нагрузки смогли всего около двадцати. Команда учёных сузила поиск машинным обучением. Сначала нейросеть отсеивает перспективных кандидатов из гигантского списка, и лишь потом по ним гоняют точные квантовые расчёты. ИИ работает фильтром, чтобы дорогие вычисления тратились только на лучшее. Подход уже сработал: нашли два новых сверхпроводника, YRu₃B₂ и LuRu₃B₂. Их сверхпроводимость задаёт кагоме-решётка — узор из электронов, похожий на японское плетение корзин. Кандидатов подтвердили расчётами, а в Университете Райса синтезировали и проверили вживую. Эти исследования часть консорциума SuperC с целью найти комнатный сверхпроводник к 2033 году. Поживём – увидим! @vselennayaplus

Кратко (AI)

Исследователи применили нейросети для фильтрации перспективных материалов, что позволило сократить вычислительные затраты и обнаружить два новых сверхпроводника. Этот метод является частью масштабного проекта по поиску материалов, работающих при комнатной температуре.