画期的な研究により、人工知能が材料中の複雑な量子相の特定に必要な時間を大幅に短縮し、数ヶ月かかっていたプロセスを数分に短縮することが実証されました。この進歩は、エモリー大学とイェール大学の共同研究によるもので、ニュートンに掲載されました。特に、特定の温度で抵抗なしに電気を伝導する低次元超伝導体など、量子材料の研究を大幅に強化します。
エモリー大学のFang LiuとYao Wang、そしてイェール大学のYu Heが率いるこの研究は、量子材料の複雑さに取り組むために、理論的アプローチと実験的アプローチを組み合わせています。これらの材料は、量子エンタングルメントとゆらぎの影響を受ける挙動を示し、従来の方法では特性評価が困難です。
イノベーションは、相転移を示すスペクトル信号を検出するために機械学習を適用することにあります。本研究の筆頭著者であるXu Chenは、この方法により、複雑な相転移の迅速かつ正確なスナップショットをわずかなコストで提供でき、超伝導の発見を加速する可能性があると指摘しています。
高品質の実験データの制限という課題に対処するために、研究者らはハイスループットシミュレーションを使用して、実際の実験データと統合された広範なデータセットを生成しました。このフレームワークにより、機械学習モデルは、単一のスペクトルスナップショットから量子相を識別し、データ不足を克服することができます。
研究チームのフレームワークにより、機械学習モデルは実験データから量子相を識別でき、単一のスペクトルスナップショットからこの情報を抽出することもできます。シミュレートされたデータセットから得られた洞察を活用することで、このフレームワークは、科学的な機械学習における実験データの制限という現在進行中の問題を大幅に軽減します。このブレークスルーは、量子材料のより迅速な探求の時代を切り開き、科学者が分子システムを前例のないペースで調査できるようにします。
機械学習モデルの有効性は、イェール大学の物理学者によって、キュプラートに関する実験的テストを通じて厳密に検証されました。印象的なことに、この方法は、超伝導相と非超伝導相の区別において、ほぼ98％という驚異的な精度を示しました。多くの場合、支援された特徴抽出に依存する従来の機械学習アプローチとは異なり、この新しいモデルは、固有のスペクトル特徴に基づいて相転移を明確に特定し、それによって、多様な材料スペクトル全体にわたるその堅牢性と一般化可能性を高めます。
この進歩は、エネルギー効率の高い技術と次世代コンピューティングソリューションの発見を加速することを約束します。