Az Alibaba DAMO Academy kutatói szerint az ElementsClaw nevű AI-rendszerük négy eddig ismeretlen szupravezető anyaghoz vezette el a laborcsapatot. A kutatási tanulmány nem áll meg számítógépes előrejelzésnél: a jelölteket előállították, majd mérésekkel is ellenőrizték.
2,4 millió kristályból kellett használható jelölteket találni
A kutatók egy egymilliárd paraméteres, Elements nevű atomi modellt tanítottak 125 millió molekula- és kristályszerkezeten. Erre épült az ElementsClaw, amely szakirodalmat keres, anyagtulajdonságokat számol, rangsorolja a jelölteket, majd kísérleti ellenőrzésre alkalmas listát készít.
A rendszer 2,4 millió stabil kristályszerkezetet vizsgált át 28 GPU-óra alatt, és körülbelül 68 ezer nagy valószínűségű jelöltet talált. Kontrollként 66 olyan, korábban kísérlettel igazolt szupravezetőt is újra azonosított, amelyek nem szerepeltek a használt SuperCon3D adatbázisban.
Ez a négy anyag ment át a laborvizsgálaton
A négy új vegyület a Zr3ScRe8, a HfZrRe4, a Zr4VRe7 és a Hf21Re25. A mért kritikus hőmérsékletük rendre 6,5, 5,9, 3,5 és 2,5 kelvin. Ez az a pont, amely alatt az anyag szupravezető állapotba kerül.
A csapat röntgendiffrakcióval ellenőrizte a létrehozott kristályszerkezeteket, majd hőmérsékletfüggő mágneses méréssel kereste a szupravezető átmenetet. Vagyis az AI nem egyszerűen négy képletet írt egy listára; a kutatók tényleges mintákat készítettek belőlük.
Nem szobahőmérsékletű szupravezetőkről van szó
A 2,5-6,5 kelvines tartomány nagyjából mínusz 271 és mínusz 267 Celsius-fok közé esik. Ezek az anyagok tehát nem oldják meg a veszteségmentes villamos hálózat vagy a hétköznapi kvantumgép problémáját. A hűtésükhöz továbbra is komoly kriogenika kell.
A gyakorlati eredmény inkább a keresési folyamat gyorsasága. A lehetséges kristályok száma túl nagy ahhoz, hogy egy labor mindet sorban kipróbálja. Az ElementsClaw ebből a tömegből szűkítette le azokat a rendszereket, amelyekkel már érdemes volt kísérletet végezni.
Az eredmény erős, de még preprint
A munkát az Alibaba DAMO Academy, a Renmin University of China és a University of Chinese Academy of Sciences kutatói jegyzik. A kézirat április végén került fel az arXivra, vagyis jelenleg nyilvános preprint; a folyóirati szakmai bírálat és a független laborok megismételt mérései még hátravannak.
Ettől a négy laboreredmény még fontos választóvonal. Az anyagkutató AI-k többségénél az ígéret a jelöltlistánál ér véget. Itt a folyamat eljutott a mintakészítésig és a mérésig, ami jóval nehezebb feladat, mint egy újabb ranglista megnyerése.
