ジョージア工科大学のこのAI論文は、より速く信頼性の高い方法で潜在的な超伝導体の新しい候補を特定するための人工知能手法を提案しています

This paper from the Georgia Institute of Technology proposes an AI method for identifying new potential candidates for superconductors in a faster and more reliable manner.

超電導体は、臨界温度以下に冷却されると、電気抵抗を無視することができ、ゼロ抵抗を示します。この素晴らしい超電導体の特性により、エネルギー、交通、最先端のエレクトロニクスなど、さまざまな現実世界の応用が可能になります。過去10年間、高臨界温度超電導体の探索には大きな進展がありました。この論文では、ジョージア工科大学とハノイ科学技術大学（ベトナム）の研究者が、機械学習経路に原子レベルの情報を組み込むための最初のステップとして、新しい従来型（またはBCS）超電導体、特に周囲圧での発見に取り組んでいます。

ゼロ温度での高温超電導の予測は研究者にとって困難な課題でした。研究者は、異なる圧力で計算されたλおよびωlogの1100以上の値を持つ584の原子構造のデータセットを慎重にキュレーションしました。λおよびωlogのためのMLモデルが開発され、マテリアルプロジェクトデータベースの80,000以上のエントリをスクリーニングし、Tcが約10−15KおよびP = 0に等しい可能性のある2つの熱力学的かつ力学的に安定した材料が発見されました（第一原理計算による）。研究者は、原子構造を数値ベクトルに変換するためにmatminerパッケージを使用し、MLアルゴリズムとしてガウスプロセス回帰を使用してこれを達成しました。

研究者は、35の候補に対して超電導特性を予測するためにMLモデルを使用しました。その中で、最も高い予測されたTc値を持つものは6つでした。いくつかは不安定であり、さらなる安定化計算が必要でした。残りの2つの候補、すなわちCrHとCrH2の立方構造の安定性を検証した後、第一原理計算を使用してそれらの超電導特性を計算しました。研究者は、予測結果の正確性を報告された値の2-3%以内と確認するために、ローカル密度近似（LDA）XC機能を使用して追加の計算を実施しました。また、研究者は、これらの超電導体の合成可能性を調査するために、無機結晶構造データベース（ICSD）での起源を追跡しました。これらは過去に実験的に合成されたことがわかり、将来のテストで予測された超電導性が確認されることを期待しています。

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将来の研究では、研究者はデータセットを拡大し多様化させ、ディープラーニング技術を使用し、逆設計戦略を統合して実質的に無限の材料を効率的に探索するためのMLアプローチを向上させる予定です。研究者は、高Tc超電導体の発見を容易にするためにアプローチをさらに改善し、実世界のテストと合成のために実験の専門家と協力することを想定しています。

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このAI論文は、ジョージア工科大学の研究者が、高速かつ信頼性のある方法で潜在的な超電導体の新たな候補を特定するための人工知能手法を提案しています。この記事はMarkTechPostで最初に掲載されました。

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