Иллюстрация: ИИ помогает открывать новые сверхпроводники
Мы привыкли, что прорывы в материаловедении случаются либо случайно, либо методом бесконечного перебора — когда в тигле смешиваешь всё подряд и молишься на результат. Но 7 июля 2026 года физики из Университета Мэриленда и Национальной лаборатории Лоуренса в Беркли продемонстрировали, что удачу можно не ждать, а просчитывать. Они разработали гибридную методику, где нейросети перебирают варианты на порядки быстрее, чем человек, а квантовые симуляции тут же проверяют эти гипотезы на физическую состоятельность. Итог: сразу два новых сверхпроводника, причём один из них — практически «комнатной» температуры, что в этой области звучит не иначе как научное святотатство. Похоже, мы стоим на пороге эры, когда ИИ станет главным химиком-алхимиком планеты.
Поиск сверхпроводников всегда был проклятием для исследователей. Мы знаем, что эти материалы способны передавать ток без потерь — идеальный транспорт, нереальные магниты для МРТ и ускорителей, да и квантовые компьютеры на них заиграют новыми красками. Проблема в одном: до недавнего времени мы натыкались на них с вероятностью выигрыша в лотерею. Да, была интуиция, был опыт, но по сути это ремесло походило на варку супа из того, что есть в холодильнике, с надеждой получить деликатес. Лаборатории синтезировали сотни соединений годами, чтобы найти одно рабочее. Профессор Алексей Иванов, похоже, устал играть в эту рулетку и решил пересадить процесс на рельсы математической точности.
Суть метода — это дерзкая связка обучения и квантовой механики. Нейросеть скормили данными о тысячах материалов: их кристаллические решётки, электронная структура, температуры перехода — всё это стало пищей для алгоритма. Он выучил не просто паттерны, а, по сути, начал генерировать новые структуры, которых природа, возможно, ещё не создала. Затем в дело вступили квантовые симуляторы — они «пропускали» электричество через виртуальные решётки, проверяя предсказания нейросети на прочность. Но главная фишка в том, что модель не просто говорила: «Этот материал, вероятно, сверхпроводник». Она выдавала рецепт: «Смешайте элемент А с элементом Б в таких-то пропорциях, охладите с такой-то скоростью, и получите то-то». Это, товарищи, меняет правила игры. Раньше мы тратили месяцы на синтез методом проб и ошибок; теперь алгоритм дает карту с координатами сокровищ.
В результате экспериментальной проверки были синтезированы два соединения. Первое подтвердило предсказания с хорошей точностью, второе вышло почти на уровень комнатной температуры, раздвинув границы ранее известных рекордов. Но для меня самое ценное в этой новости не сам факт находки, а сдвиг парадигмы. Мы больше не зависим от прозрения или удачи. Мы входим в эру, где искусственный интеллект становится полноценным участником исследовательского процесса, сужая пространство поиска с миллионов комбинаций до нескольких десятков. Конечно, до промышленных магнитов при комнатной температуре еще далеко — эти материалы сложны в стабилизации и часто содержат дефицитные элементы. Но трек задан верно. Искусственный интеллект стал новым микроскопом, который видит сверхпроводимость там, где человеческий глаз видит лишь кучку бесполезного порошка. Теперь дело за технологией синтеза.
Читайте также:
Почему это важно
- Отзывы под проверкой: 2ГИС обновил рейтинги компаний и добавил…
- Истец попытался незаметно приказать ИИ поддержать его дело — судья…
- Роботизированная рука Canadarm3 не полетит на окололунную станцию…
Об авторе
