Российские физики создали нейросеть для ускоренного поиска новых сверхпроводников, минуя сложнейшие расчеты
Ученые из МФТИ, НИУ ВШЭ и НИЯУ МИФИ разработали искусственный интеллект, способный решать уравнения Боголюбова-де Жена, описывающие поведение сверхпроводников на микроскопическом уровне.
Российские физики совершили прорыв в области моделирования сверхпроводящих материалов. Объединенная группа ученых из МФТИ, НИУ ВШЭ и НИЯУ МИФИ создала нейросеть, способную решать сложнейшие уравнения, которые до сих пор требовали колоссальных вычислительных мощностей и ограничивали исследователей работой с крошечными образцами.
Речь идет об уравнениях Боголюбова-де Жена — фундаментальных формулах, описывающих поведение частиц внутри сверхпроводников. Их решение для реальных материалов с хаотично расположенными примесями практически недоступно даже для современных суперкомпьютеров, если речь идет об образцах макроскопического размера. Из-за этого ученым приходилось ограничиваться моделями из нескольких сотен атомов.
Российские физики нашли элегантный обходной путь с помощью искусственного интеллекта. Научный сотрудник МФТИ Вячеслав Неверов пояснил: исследователи обучили нейросеть на большом массиве данных — множестве "фотографий" поверхности сверхпроводника с дефектами, сопоставленных с точными расчетами свойств для этих же участков. Для создания обучающей выборки ученые взяли простую модель и решили уравнения для областей размером всего 24 на 24 атома.
Результат превзошел ожидания. После обучения нейросеть научилась почти мгновенно предсказывать распределение сверхпроводящих свойств для образцов любого размера — вплоть до 100 на 100 атомов и более. Достаточно просто подать на вход изображение структуры материала.
Новый метод впервые позволил детально увидеть общую картину сверхпроводимости в реальном материале с дефектами. Теперь физики смогут изучать, как сверхпроводящие "островки" соединяются друг с другом, при каких условиях материал теряет свои уникальные свойства и превращается в изолятор. Это открывает путь к моделированию квантовых переходов и поиску новых сверхпроводников с хаотично расположенными примесями в разы быстрее, чем раньше.
