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过去数十年来,科学家已发现7000多种超导材料,但绝大多数属于偶然发现,通过理论预测找到的仅有20种。新方法采用机器学习进行预筛选,仅对最有希望的候选材料开展高精度计算,可大幅减少计算量,提高筛选效率。

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然而,这类“独角兽”材料极难寻找。理论上,几乎所有元素都可以组成无限多种材料组合,其中任何一种都有可能成为超导体,但真正具备超导性的却寥寥无几。而目前已发现的超导材料,还需要借助昂贵的制冷设备降至接近绝对零度,才能展现其量子特性。

在最新研究中,研究团队首先利用机器学习对海量元素组合进行预筛选,再借助自主开发的算法和量子理论计算,对最具潜力的候选材料开展精确分析,最终锁定了两种新型超导材料。

研究发现,这两种材料都具有一种被称为“笼目晶格”的特殊晶体结构。在这种结构中,电子能够形成有利于超导产生的“平带”状态,为材料表现出超导特性提供了重要条件。

完成理论预测后,美国莱斯大学团队进一步合成了两种材料样品,并通过实验验证了它们的超导特性,实现了从人工智能筛选、理论预测到实验验证的完整研究流程。

过去数十年来,科学家已发现7000多种超导材料,但绝大多数属于偶然发现,通过理论预测找到的仅有20种。新方法采用机器学习进行预筛选,仅对最有希望的候选材料开展高精度计算,可大幅减少计算量,提高筛选效率。

未来借助机器学习,可筛选的材料数量有望扩大至数十亿种,这将显著加快新型超导材料的发现速度,向寻找室温超导体迈出关键一步。

【总编辑圈点】

在材料领域,AI已不仅是辅助工具,而是发现引擎。它正将超导研究的偶然试错,推向了精心筛选。但我们必须冷静看到:从此次的“两种新材料”到科学家最终梦想的“室温超导体”,中间还隔着材料稳定性、制备工艺、临界温度提升等多重天堑。更要警惕的是,机器学习筛选高度依赖训练数据的质量与多样性,若现有数据库存在结构性偏差,算法可能错过真正颠覆性的结构,更有甚者,所谓“最佳候选”也成为一场计算错觉。

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