আন্তর্জাতিক পদার্থবিদদের একটি দল অতিপরিবাহী অনুসন্ধানের গতি বাড়াতে মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করেছে। দীর্ঘ পরীক্ষাগার পরীক্ষা-নিরীক্ষার পরিবর্তে, অ্যালগরিদম দ্রুত হাজার হাজার অপরীক্ষিত রাসায়নিক কাঠামো ছেঁকে নিয়েছে।
2023 সালে চালু হওয়া SuperC প্রকল্পটি ফিনল্যান্ডের আল্টো বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকদের কাজ সমন্বয় করেছিল। মেশিন লার্নিং মডেল দুটি পূর্বে অজানা যৌগ চিহ্নিত করেছে: YRu₃B₂ এবং LuRu₃B₂।
টেক্সাসের রাইস বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীরা এই উপাদানগুলি পরীক্ষাগারে সংশ্লেষ করেছেন এবং পরীক্ষামূলকভাবে তাদের অতিপরিবাহী বৈশিষ্ট্য নিশ্চিত করেছেন।
উভয় যৌগেরই কাগোমে গঠন রয়েছে — একটি ত্রিভুজাকার জালি যা জাপানি ঝুড়ি বুননের কথা মনে করিয়ে দেয়। এই জ্যামিতি সমতল শক্তি অঞ্চল তৈরি করে, যেখানে ইলেকট্রন ধীর হয়ে যায় এবং অতিপরিবাহিতার জন্য প্রয়োজনীয় জোড়া গঠন করা সহজ হয়।
অতিপরিবাহী পদার্থগুলি প্রতিরোধের ক্ষতি ছাড়াই বিদ্যুৎ প্রবাহিত করতে দেয়, তবে বেশিরভাগ পরিচিত উপাদান শুধুমাত্র চরম নিম্ন তাপমাত্রায় কাজ করে। নতুন যৌগগুলিও এর ব্যতিক্রম নয়: তাদের শক্তিশালী শীতলকরণ প্রয়োজন।
কাজের প্রধান ফলাফল উপাদানগুলি নিজেরা নয়, বরং পদ্ধতির প্রমাণিত কার্যকারিতা। অ্যালগরিদম সেকেন্ডের মধ্যে অপ্রতিশ্রুতিশীল বিকল্পগুলি বাদ দেয়, কোয়ান্টাম গণনা এবং সংশ্লেষণের জন্য শুধুমাত্র সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল প্রার্থীদের রেখে দেয়।
এখন কি ঘরের তাপমাত্রায় কাজ করে এমন অতিপরিবাহী খুঁজতে এই পদ্ধতিকে কোটি কোটি কাঠামোতে স্কেল করা সম্ভব?
গবেষকরা উল্লেখ করেছেন যে নিশ্চিত পদ্ধতিটি শক্তি, ইলেকট্রনিক্স এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলির জন্য উপাদানগুলির পদ্ধতিগত অনুসন্ধানের পথ খুলে দেয় যেখানে শক্তির ক্ষতি এখনও একটি গুরুতর সমস্যা।
