भौतिकविदों की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने सुपरकंडक्टर्स की खोज को तेज करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया। लंबे प्रयोगशाला परीक्षण और त्रुटि के बजाय, एल्गोरिदम ने हजारों अप्रयुक्त रासायनिक संरचनाओं को तेजी से छान लिया।
2023 में शुरू की गई SuperC परियोजना ने फिनलैंड में आल्टो विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के काम का समन्वय किया। मशीन लर्निंग मॉडल ने दो पहले से अज्ञात यौगिकों की पहचान की: YRu₃B₂ और LuRu₃B₂।
टेक्सास में राइस विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने प्रयोगशाला में इन सामग्रियों को संश्लेषित किया और प्रयोगात्मक रूप से उनके सुपरकंडक्टिंग गुणों की पुष्टि की।
दोनों यौगिकों में कागोमे संरचना है - एक त्रिकोणीय जाली जो जापानी टोकरी बुनाई की याद दिलाती है। यह ज्यामिति सपाट ऊर्जा बैंड बनाती है, जहां इलेक्ट्रॉन धीमे हो जाते हैं और सुपरकंडक्टिविटी के लिए आवश्यक जोड़े बनाने में आसानी होती है।
सुपरकंडक्टर बिना प्रतिरोध के नुकसान के करंट प्रवाहित करने की अनुमति देते हैं, लेकिन अधिकांश ज्ञात सामग्री केवल अत्यंत कम तापमान पर काम करती हैं। नए यौगिक कोई अपवाद नहीं हैं: उन्हें मजबूत शीतलन की आवश्यकता होती है।
काम का मुख्य परिणाम सामग्री नहीं है, बल्कि विधि की सिद्ध प्रभावशीलता है। एल्गोरिदम सेकंडों में अनुपयुक्त विकल्पों को छांटता है, केवल सबसे आशाजनक उम्मीदवारों को क्वांटम गणना और संश्लेषण के लिए छोड़ देता है।
क्या अब इस तरह के दृष्टिकोण को कमरे के तापमान पर काम करने वाले सुपरकंडक्टर्स की खोज में अरबों संरचनाओं तक बढ़ाया जा सकता है?
शोधकर्ताओं का कहना है कि पुष्टि की गई विधि ऊर्जा, इलेक्ट्रॉनिक्स और अन्य क्षेत्रों के लिए सामग्रियों की व्यवस्थित खोज का मार्ग खोलती है, जहां ऊर्जा हानि अभी भी एक गंभीर समस्या है।
