AI ontgrendelt nieuwe kwantummaterialen
De aanpak zou de vooruitgang kunnen versnellen in Quantum Computing, supergeleiders en elektronische technologieën van de volgende generatie.
Onderzoekers van MIT hebben een nieuwe methode onthuld die generatieve AI -modellen in staat stelt materialen te ontwerpen met ongebruikelijke kwantumeigenschappen, waardoor de voortgang mogelijk wordt versneld in velden zoals Quantum Computing.De aanpak, SCIGEN genoemd (integratie van structurele beperkingen in het generatieve model), introduceert geometrische ontwerpregels in bestaande diffusiemodellen zodat ze materialen produceren met structuren waarvan bekend is dat ze aanleiding geven tot exotisch gedrag.
Dit behandelt een langdurig knelpunt in materiaalwetenschap.Hoewel AI de afgelopen jaren miljoenen kandidaten voor stabiele materiaal heeft gegenereerd, geven modellen meestal de voorkeur aan veilige, conventionele structuren in plaats van die met onconventionele elektronische of magnetische toestanden.Dat laat onderzoekers die moeite hebben om kandidaten te identificeren voor kwantumspinvloeistoffen en andere veelbelovende kwantummaterialen, waarvan tot op heden slechts een handvol zijn ontdekt.
Het team werkt door generatieve modellen te beperken om specifieke roosterpatronen te volgen - zoals Kagome en Archimedische roosters - die sterk gekoppeld zijn aan kwantumeffecten.In tests genereerde het systeem meer dan 10 miljoen materiële kandidaten, screende een miljoen op stabiliteit en voerde gedetailleerde simulaties op 26.000 van hen uit.Meer dan 40% vertoonde tekenen van magnetisme.Uit die pool gesynthetiseerde het team twee nooit eerder geziene verbindingen, Tipdbi en Tipbsb, wat bevestigt dat de AI-voorspellingen vertaald in echte materialen met exotische eigenschappen.
Externe experts zijn het erover eens dat de tool experimentalisten kunnen helpen prioriteren van veelbelovende kandidaten, het versnellen van de voortgang naar stabiele kwantum computingplatforms en andere toepassingen van de volgende generatie.De ontwikkeling komt als Global Labs Race om materialen te identificeren die foutbestendige qubits en topologische supergeleiders kunnen ondersteunen.Onderzoekers benadrukken echter dat AI geen experimenten zal vervangen: elke kandidaat moet nog steeds worden gesynthetiseerd en getest in echte omstandigheden.
Vooruitkijkend, is het team van plan om Scigen uit te breiden met chemische en functionele beperkingen, waardoor de mogelijkheid wordt geopend om materialen te genereren, niet alleen met exotische structuren, maar ook met instelbare eigenschappen voor energieopslag, koolstofafvang of geavanceerde elektronica.
"We hebben geen 10 miljoen nieuwe materialen nodig om de wereld te veranderen. We hebben maar één echt goed materiaal nodig," zei MIT -natuurkundige Mingda Li, senior auteur van de studie.