اكتشف العلماء اثنين من الموصلات الفائقة بطريقة يمكن أن تجد آلافًا أخرى
اكتشف الباحثون اثنين من الموصلات الفائقة الجديدة باستخدام طريقة الفحص القائمة على التعلم الآلي، مما يدل على طريقة أسرع لتحديد المواد التي يمكن في يوم من الأيام تمكين الموصلية الفائقة في درجة حرارة الغرفة. قام الفريق الدولي، بقيادة باحثين في جامعة آلتو، بدمج التعلم الآلي مع حسابات فيزياء الكم لتحديد اثنين من الموصلات الفائقة غير المعروفة سابقًا، YRu3B2 وLuRu3B2. يقلل هذا النهج بشكل كبير من الوقت اللازم للبحث في العدد الهائل من مجموعات المواد الممكنة. يمكن للموصلات الفائقة أن تحمل الكهرباء دون أي مقاومة، ولكن فقط عند درجات حرارة منخفضة للغاية. وهي تُستخدم بالفعل في تقنيات مثل أجهزة الكمبيوتر الكمومية، وماسحات التصوير بالرنين المغناطيسي، ومفاعلات الاندماج، وقطارات ماجليف. لقد سعى العلماء منذ فترة طويلة إلى الحصول على مواد تحافظ على الموصلية الفائقة في درجة حرارة الغرفة، وهو إنجاز يمكن أن يحدث تحولًا في نقل الطاقة والحوسبة. تستمد المواد المكتشفة حديثًا خواصها فائقة التوصيل من الإلكترونات المرتبة في شبكة كاجومي، وهو نمط هندسي مستوحى من نسج السلال الياباني التقليدي. وبعد أن حدد التعلم الآلي مرشحات واعدة، قام الباحثون بالتحقق منها من خلال الحسابات النظرية قبل تجميع المواد وتأكيدها تجريبيًا. الذكاء الاصطناعي يضيق نطاق البحث وفقًا للباحثين، يعالج سير العمل الجديد أحد أكبر التحديات في أبحاث الموصلات الفائقة: العدد الهائل من مجموعات المواد الممكنة. وأوضح البروفيسور بايفي تورما من جامعة آلتو أن “المواد فائقة التوصيل التي يمكن أن تعمل في درجة حرارة الغرفة ستغير إلى الأبد الطريقة التي نستهلك بها الطاقة”. “إذا أمكن لمثل هذه المادة أن تحل محل الموصلات العادية في تطبيقات مثل أجهزة الكمبيوتر ومراكز البيانات، فيمكن خفض استهلاك الطاقة العالمي وتقليل البصمة الحرارية لقطاع تكنولوجيا المعلومات والاتصالات بشكل كبير.” يعد هذا العمل جزءًا من اتحاد SuperC، وهو تعاون دولي تم إطلاقه في عام 2023 بهدف اكتشاف موصل فائق في درجة حرارة الغرفة بحلول عام 2033. وبعد الفحص الحسابي، قام المتعاونون في جامعة رايس بتجميع المواد المرشحة في عينات حقيقية. وأكد الفريق التجريبي بعد ذلك أن كلا المركبين أظهرا موصلية فائقة، مما يوفر دليلاً على نجاح عملية الاكتشاف الموجهة بالتعلم الآلي. تسارع عملية الاكتشاف لعقود من الزمن، اعتمد العلماء بشكل كبير على التجربة والخطأ لاكتشاف المواد فائقة التوصيل. وأوضح تورما: “على مدى العقود الماضية، تعرف الباحثون على أكثر من 7000 موصل فائق، ولكن في الغالب بالصدفة”. “إن عملية تحديد المواد المحتملة ثقيلة جدًا من الناحية الحسابية، لدرجة أن الباحثين لم يتمكنوا في الواقع من التنبؤ نظريًا بصلاحية حوالي 20 منها.” ويقول الباحثون إن نهجهم يمكن أن يزيد بشكل كبير عدد المواد التي يمكن تقييمها. يقول تورما: “تستخدم طريقتنا الفحص المسبق القائم على التعلم الآلي، متبوعًا بحسابات مستهدفة على المرشحين الواعدين. وسيؤدي هذا النهج إلى تسريع اكتشاف الموصلات الفائقة بشكل كبير في المستقبل. ومع التعلم الآلي، قد نكون قادرين على زيادة عدد المواد التي يمكننا معالجتها إلى المليارات”. “سيأخذنا هذا خطوة حاسمة نحو العثور على موصل فائق في درجة حرارة الغرفة.” وبدلاً من استبدال حسابات الفيزياء التقليدية، يعمل نظام التعلم الآلي كمرشح، مما يسمح للباحثين بتركيز الموارد الحسابية على المرشحين الواعدين. يعتقد الفريق أن هذا النهج يمكن أن يفتح الآلاف من الموصلات الفائقة الجديدة ويسرع البحث عن مواد مناسبة لتطبيقات الطاقة والحوسبة واسعة النطاق. ونشرت الدراسة في مجلة Physical Review Research.
تم النشر: 2026-06-30 01:01:00
