Машинное обучение открыло путь к тысячам новых сверхпроводников

Международная команда физиков из консорциума SuperC под руководством профессора Пяйви Тёрмя из Университета Аалто (Финляндия) продемонстрировала, как машинное обучение может фильтровать практически бесконечное число комбинаций химических элементов, чтобы находить кандидатов в сверхпроводники. Результатом стали два новых подтверждённых сверхпроводника — и работающий метод, способный в перспективе обрабатывать миллиарды вариантов.

Почему поиск сверхпроводников так сложен

Сверхпроводники — материалы, способные проводить электрический ток с нулевым сопротивлением — лежат в основе квантовых компьютеров, магнитно-резонансных томографов, термоядерных реакторов и поездов на магнитной подушке. Однако квантовый эффект, делающий сверхпроводимость возможной, возникает лишь при экстремально низких температурах, а материалов, демонстрирующих его, известно сравнительно немного. Любая комбинация элементов в принципе может оказаться сверхпроводником — но подавляющее большинство не являются таковыми. Экспериментальная проверка каждого кандидата требует значительных ресурсов и времени. Поиск новых сверхпроводников долгое время оставался скорее искусством и удачей, чем систематическим процессом.

Метод: от миллиардов к единицам

Подход, разработанный консорциумом SuperC, состоит из двух этапов. Сначала модель машинного обучения просеивает огромные базы данных химических соединений, оценивая вероятность сверхпроводимости для каждого кандидата. Затем наиболее перспективные варианты подвергаются детальным квантово-механическим расчётам, которые подтверждают или опровергают предсказание.

Результат — два новых сверхпроводника: YRu₃B₂ и LuRu₃B₂. Оба получают свою сверхпроводимость благодаря электронам, формирующим так называемые плоские зоны в решётке кагоме — гексагональной структуре, названной в честь японского узора плетения корзин. Ключевые достоинства метода:

• Машинное обучение позволяет обрабатывать на порядки больше кандидатов, чем традиционные вычисления, — потенциально миллиарды соединений.
• Двухступенчатый подход сочетает скорость ИИ-скрининга с точностью фундаментальных физических расчётов.
• Метод применим к поиску материалов с заданными свойствами, что приближает науку к обнаружению высокотемпературного или даже комнатнотемпературного сверхпроводника.

Не революция, но ускорение

Читайте также по теме: экзотических квантовых состояниях материи.

Профессор Тёрмя подчёркивает, что обнаружение двух новых сверхпроводников — лишь демонстрация возможностей метода. Комнатнотемпературный сверхпроводник — материал, который изменил бы энергетику, транспорт и вычислительную технику — пока остаётся целью, а не результатом. Но инструмент для систематического движения к этой цели теперь существует. Консорциум SuperC, финансируемый Фондом Кавли и другими международными фондами, планирует представить результаты на выставке Designs for a Cooler Planet в Хельсинки осенью 2026 года.