Изследователи от университета „Емъри“ и Йейлския университет представиха нов метод, който използва изкуствен интелект, за да намали времето, необходимо за откриване на сложните квантови фази в материалите, от месеци на минути. Това може значително да ускори изследванията на квантовите материали, особено на нискоразмерните свръхпроводници, които могат да провеждат електричество без загуба на енергия.
Традиционните методи за изследване на такива материали срещат сериозни трудности поради сложните взаимодействия между частиците и непредсказуемите флуктуации. Така например, за да определят точката на преход към свръхпроводящо състояние, учените обикновено анализират енергийната разлика – параметър, който често губи значение в системите със силни квантови флуктуации. Новият подход използва машинно обучение за анализ на спектралните данни, което позволява бързо и точно определяне на фазовите преходи дори при ограничени експериментални данни.
За да обучат модела, учените са използвали симулации, генериращи големи количества данни, които след това са допълнили с експериментални измервания. Това е подобно на обучението на автономните автомобили: моделите първо се тестват във виртуална среда, а след това се прилагат в реални условия. В резултат на това методът може да разпознава ключовите характеристики на фазовите преходи дори от единични спектрални снимки.
Тестването на метода върху купрати – материали, известни със своите високотемпературни свръхпроводими свойства – показа точност от около 98%. Това проправя пътя за по-бързо и мащабируемо търсене на нови квантови материали, което може да доведе до пробив в енергетиката, електрониката и компютърните технологии. Учените се надяват, че работата им ще бъде важна стъпка към създаването на материали, способни да осъществяват свръхпроводимост при стайна температура.
Източник: Kaldata
Leave a Reply