Trovare nuovi superconduttori con il machine learning

I Superconduttori sono materiali che possono condurre elettricità senza resistenza quando sono raffreddati a temperature molto basse. Questa proprietà permette un trasferimento di energia incredibilmente efficiente, con molte potenziali applicazioni nella tecnologia, dal far funzionare i treni al migliorare le reti elettriche. Un fattore critico per determinare quanto bene funzioni un superconduttore è la sua Temperatura Critica, che è la temperatura al di sotto della quale diventa superconduttore.

#La Sfida di Trovare Nuovi Superconduttori

La maggior parte dei superconduttori conosciuti opera a temperature molto basse, vicino allo zero assoluto (0 K). Trovare nuovi materiali che possano essere superconduttori a temperature più alte è una grande sfida e potrebbe avere enormi implicazioni per la tecnologia e l'industria.

Il record attuale per la superconduttività ad alta temperatura è di 250 K. I ricercatori stanno cercando materiali che possano raggiungere la superconduttività a temperatura ambiente (circa 298 K) o più. Questo obiettivo è complicato dal fatto che molti potenziali superconduttori hanno strutture instabili o altre limitazioni che non sono ancora completamente comprese.

#Usare il Machine Learning per Trovare Candidati

Recentemente, i ricercatori si sono rivolti al machine learning (ML) per aiutare a identificare nuovi superconduttori promettenti. Analizzando i dati esistenti sui superconduttori conosciuti, gli algoritmi di machine learning possono imparare le relazioni tra composizioni chimiche e le loro proprietà superconduttrici. Questo metodo consente agli scienziati di prevedere quali nuovi materiali potrebbero comportarsi in modo simile, anche se questi materiali non sono ancora stati testati.

#Un Nuovo Approccio con l'Apprendimento Basato sulla Somiglianza

Uno dei metodi innovativi coinvolge quello che si chiama Apprendimento Automatico basato sulla somiglianza. In questo approccio, l'algoritmo confronta nuovi materiali con quelli esistenti usando un metodo chiamato ridge regression. Questa tecnica aiuta a trovare materiali con composizioni chimiche simili e a prevedere il loro comportamento superconduttore basandosi sui dati esistenti.

I ricercatori hanno addestrato il loro modello usando un database di 13.661 superconduttori conosciuti. Hanno filtrato questi dati per concentrarsi su materiali che erano stati testati in condizioni simili, assicurando la qualità delle previsioni.

#L'Importanza della Composizione Chimica

La composizione chimica di un materiale è fondamentale per determinare le sue proprietà. Usando solo le informazioni sugli elementi presenti, i ricercatori hanno generato 147 caratteristiche per ogni materiale. Queste caratteristiche includevano varie proprietà atomiche, aiutando il modello ML a imparare come diverse composizioni influenzano la superconduttività.

Questo modo di rappresentare i materiali consente una ricerca più ampia, poiché è più facile creare nuove combinazioni di elementi e studiare le loro proprietà senza essere vincolati da strutture esistenti.

#Scansionare Grandi Database

I ricercatori hanno applicato il loro approccio di machine learning a un grande database chiamato Materials Project, che contiene informazioni su oltre 153.000 materiali. Usando il modello addestrato, hanno previsto le temperature critiche di questi materiali e identificato candidati che potrebbero essere superconduttori.

#Risultati della Ricerca

Dopo aver filtrato il database in base alla stabilità e ad altre proprietà, hanno notato diversi materiali che mostrano promettenti come superconduttori ad alta temperatura. Ad esempio, hanno trovato materiali come Cs2Sn(H2N)6, previsto avere una temperatura critica di 324 K, e diversi altri che potrebbero supercondurre a temperature ancora più elevate in determinate condizioni.

In particolare, hanno anche identificato materiali con gap di banda più piccoli, il che significa che possono raggiungere la superconduttività a pressioni o temperature più basse.

#Importanza di Previsioni Accurate

La capacità di prevedere il comportamento superconduttore in modo accurato è cruciale perché consente ai ricercatori di concentrarsi su materiali promettenti per ulteriori studi. Tuttavia, diversi fattori possono influenzare l'accuratezza di queste previsioni. La qualità dei dati esistenti, le caratteristiche usate per rappresentare i materiali e le sfide intrinseche nel modellare sistemi complessi possono influenzare i risultati.

#Valutazione del Potere Predittivo

Un modo per valutare l'efficacia del modello è attraverso un metodo di previsione leave-one-out. Questa tecnica testa la capacità del modello di prevedere le proprietà superconduttrici per ogni materiale nel dataset, assicurando che le previsioni siano robuste e affidabili su un'ampia gamma di materiali.

I ricercatori hanno trovato che le loro previsioni avevano un errore assoluto medio di circa 10 K, che è un livello ragionevole di accuratezza data la complessità dei materiali coinvolti.

#Dalla Teoria alla Pratica

Anche se il machine learning mostra promessa nell'identificare nuovi superconduttori, la validazione sperimentale è essenziale. I materiali previsti devono essere sintetizzati e testati per vedere se mostrano le proprietà superconduttrici attese.

#Il Futuro della Ricerca sui Superconduttori

L'identificazione di nuovi superconduttori ad alta temperatura potrebbe portare a significativi progressi in molti campi. Ad esempio, se un superconduttore potesse funzionare a temperatura ambiente, trasformerebbe i sistemi energetici, rendendoli molto più efficienti e affidabili.

Inoltre, le applicazioni potrebbero estendersi a vari settori, come il calcolo, i trasporti e persino il settore medico, migliorando la tecnologia in modi che possiamo solo iniziare a immaginare.

#Conclusione

La ricerca di nuovi superconduttori è un campo in evoluzione che combina chimica, fisica e machine learning. Sfruttando il potere dei dati e algoritmi sofisticati, i ricercatori possono ora esplorare spazi chimici vasti in modo più efficiente che mai. Questo approccio innovativo potrebbe portare alla prossima generazione di materiali superconduttori, avvicinandoci al sogno della superconduttività a temperatura ambiente e ai suoi benefici associati.

Il viaggio è in corso e gli sforzi collaborativi degli scienziati di diverse discipline saranno cruciali per superare le sfide future. La promessa di nuovi superconduttori ci attende, mentre i ricercatori continuano la loro ricerca per sbloccare questa frontiera entusiasmante nella scienza dei materiali.