Trouver de nouveaux supraconducteurs avec l'apprentissage automatique

Les supraconducteurs sont des matériaux qui peuvent conduire l'électricité sans aucune résistance quand ils sont refroidis à des températures très basses. Cette propriété permet un transfert d'énergie super efficace, avec plein d'utilisations potentielles en technologie, que ce soit pour alimenter des trains ou améliorer les réseaux électriques. Un facteur clé pour déterminer l'efficacité d'un supraconducteur est sa Température Critique, qui est la température en dessous de laquelle il devient supraconducteur.

#Le défi de trouver de nouveaux supraconducteurs

La plupart des supraconducteurs connus fonctionnent à des températures très basses, près du zéro absolu (0 K). Trouver de nouveaux matériaux qui peuvent être supraconducteurs à des températures plus élevées est un défi important et pourrait avoir de grandes implications pour la technologie et l'industrie.

Le record actuel pour la supraconductivité à haute température est de 250 K. Les chercheurs cherchent des matériaux qui peuvent atteindre la supraconductivité à température ambiante (environ 298 K) ou plus. Cet objectif est compliqué par le fait que de nombreux supraconducteurs potentiels ont des structures instables ou d'autres limitations qui ne sont pas encore totalement comprises.

#Utiliser l'Apprentissage automatique pour trouver des candidats

Récemment, les chercheurs se sont tournés vers l'apprentissage automatique (ML) pour aider à identifier de nouveaux supraconducteurs prometteurs. En analysant les données existantes sur les supraconducteurs connus, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre les relations entre les compositions chimiques et leurs propriétés supraconductrices. Cette méthode permet aux scientifiques de prédire quels nouveaux matériaux pourraient se comporter de manière similaire, même si ces matériaux n'ont pas encore été testés.

#Une nouvelle approche avec l'apprentissage basé sur la similarité

Une méthode innovante implique ce qu'on appelle l'apprentissage automatique basé sur la similarité. Dans cette approche, l'algorithme compare de nouveaux matériaux à ceux existants en utilisant une méthode appelée régression ridge. Cette technique aide à trouver des matériaux avec des compositions chimiques similaires et à prédire leur comportement supraconducteur basé sur des données existantes.

Les chercheurs ont entraîné leur modèle en utilisant une base de données de 13 661 supraconducteurs connus. Ils ont filtré ces données pour se concentrer sur des matériaux qui avaient été testés dans des conditions similaires, garantissant la qualité des prédictions.

#L'importance de la Composition chimique

La composition chimique d'un matériau est essentielle pour déterminer ses propriétés. En utilisant seulement des informations sur les éléments présents, les chercheurs ont généré 147 caractéristiques pour chaque matériau. Ces caractéristiques incluent diverses propriétés atomiques, aidant le modèle ML à apprendre comment différentes compositions affectent la supraconductivité.

Cette façon de représenter les matériaux permet une recherche plus large, puisque c'est plus facile de créer de nouvelles combinaisons d'éléments et d'étudier leurs propriétés sans être contraint par des structures existantes.

#Scanner de vastes bases de données

Les chercheurs ont appliqué leur approche d'apprentissage automatique à une grande base de données appelée Materials Project, qui contient des informations sur plus de 153 000 matériaux. En utilisant le modèle entraîné, ils ont prédit les températures critiques de ces matériaux et identifié des candidats qui pourraient être des supraconducteurs.

#Résultats de la recherche

Après avoir filtré la base de données en fonction de la stabilité et d'autres propriétés, ils ont noté plusieurs matériaux qui semblaient prometteurs en tant que supraconducteurs à haute température. Par exemple, ils ont trouvé des matériaux comme Cs2Sn(H2N)6, qui devrait avoir une température critique de 324 K, et plusieurs autres qui pourraient être supraconducteurs à des températures encore plus élevées sous certaines conditions.

Ils ont aussi identifié des matériaux avec des gaps de bande plus petits, ce qui signifie qu'ils peuvent atteindre la supraconductivité à des pressions ou des températures plus basses.

#Importance des prédictions précises

La capacité de prédire le comportement supraconducteur avec précision est cruciale car elle permet aux chercheurs de se concentrer sur des matériaux prometteurs pour des études plus approfondies. Cependant, plusieurs facteurs peuvent influencer l'exactitude de ces prédictions. La qualité des données existantes, les caractéristiques utilisées pour représenter les matériaux et les défis inhérents à la modélisation de systèmes complexes peuvent tous impacter les résultats.

#Évaluer le pouvoir prédictif

Une façon d'évaluer l'efficacité du modèle est d'utiliser une méthode de prédiction leave-one-out. Cette technique teste la capacité du modèle à prédire les propriétés supraconductrices pour chaque matériau dans l'ensemble de données, garantissant que les prédictions sont robustes et fiables sur une large gamme de matériaux.

Les chercheurs ont constaté que leurs prédictions avaient une erreur absolue moyenne d'environ 10 K, ce qui est un niveau de précision raisonnable compte tenu de la complexité des matériaux impliqués.

#De la théorie à la pratique

Bien que l'apprentissage automatique montre du potentiel pour identifier de nouveaux supraconducteurs, la validation expérimentale est essentielle. Les matériaux prédites doivent être synthétisés et testés pour voir s'ils affichent les propriétés supraconductrices attendues.

#L'avenir de la recherche sur la supraconductivité

L'identification de nouveaux supraconducteurs à haute température pourrait conduire à des avancées significatives dans de nombreux domaines. Par exemple, si un supraconducteur pouvait fonctionner à température ambiante, cela transformerait les systèmes énergétiques, les rendant beaucoup plus efficaces et fiables.

De plus, les applications pourraient s'étendre à divers secteurs, comme l'informatique, le transport, et même le domaine médical, améliorant la technologie de manières que l'on ne peut qu'imaginer pour l'instant.

#Conclusion

La recherche de nouveaux supraconducteurs est un domaine en évolution qui combine chimie, physique et apprentissage automatique. En exploitant la puissance des données et des algorithmes sophistiqués, les chercheurs peuvent maintenant explorer des espaces chimiques vastes plus efficacement que jamais. Cette approche innovante pourrait mener à la prochaine génération de matériaux supraconducteurs, nous rapprochant du rêve de la supraconductivité à température ambiante et de ses avantages associés.

Le voyage est en cours, et les efforts collaboratifs des scientifiques de différentes disciplines seront cruciaux pour surmonter les défis à venir. La promesse de nouveaux supraconducteurs nous attend, alors que les chercheurs poursuivent leur quête pour débloquer cette frontière passionnante de la science des matériaux.