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Neuester Durchbruch in der Materialwissenschaft
Wissenschaftler an der Yale und Emory Universität haben die Entdeckung von Supraleitern revolutioniert, indem sie monatelange Forschung auf wenige Minuten reduziert haben. Ihre KI-gestützte Innovation kartiert Quantenphasen und sagt Materialeigenschaften mit beispielloser Geschwindigkeit voraus, was einen dramatischen Wandel von traditionellen Trial-and-Error-Methoden markiert. Am APL enthüllten Forscher kürzlich eine neue Zr-In-Ni-Supraleiter-Legierung in nur drei Monaten mithilfe ähnlicher KI-Techniken – ein Prozess, der mit konventionellen Ansätzen Jahre gedauert hätte. Diese Welle von KI-beschleunigten Entdeckungen signalisiert eine neue Ära, in der Maschinen und Wissenschaftler zusammenarbeiten, um die nächste Generation von Quantenmaterialien zu erschließen. Der Durchbruch nutzt domänenadversariale neuronale Netzwerke, um Phasenübergänge trotz begrenzter experimenteller Daten zu identifizieren.
Computergestützte Vorhersagemethode entdeckt
Wissenschaftler haben bedeutende Fortschritte bei computergestützten Vorhersagemethoden zur Entdeckung neuer supraleitender Materialien gemacht. Das innovative Bootstrapped Ensemble of Equivariant Graph Neural Networks (BEE-NET) zeigt eine Präzision von 86% bei der Identifizierung potenzieller Supraleiter. Ein interdisziplinäres Team der Johns Hopkins Universität erzielte einen Durchbruch bei der Entdeckung eines neuartigen Supraleiters in nur drei Monaten mithilfe KI-gestützter Vorhersagen.
Diese fortschrittlichen Computerwerkzeuge beschleunigen den traditionell zeitaufwendigen Prozess der Materialentdeckung durch Hochdurchsatz-Screening. Das System verarbeitet effizient große Datenmengen und reduziert dabei den Rechenaufwand von Dichtefunktionaltheorie (DFT)-Berechnungen.
Aktuelle Entdeckungen am Johns Hopkins APL zeigen die Effektivität dieser neuen Methoden. Die Technologie erkennt Phasenübergänge zwischen supraleitenden und nicht-supraleitenden Zuständen mit 98% Genauigkeit, was eine erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Ansätzen darstellt.
Die Integration dieser Berechnungsmethoden mit experimenteller Synthese hat mehrere technische Hürden überwunden, einschließlich Datenbeschränkungen und Zuverlässigkeitsprobleme. Diese Kombination ermöglicht eine schnelle Verifizierung vorhergesagter Materialien, was besonders vorteilhaft für die Entwicklung energieeffizienter Elektronik und fortschrittlicher Computeranwendungen ist.
Trotz dieser Fortschritte bleiben Herausforderungen bei der Vorhersage von Hochtemperatur-Supraleitung aufgrund komplexer Materialwechselwirkungen bestehen. Die Implementierung verbesserter Algorithmen und maschinell gelernter interatomarer Potenziale verbessert jedoch weiterhin die Screening-Effizienz und Genauigkeit bei der Identifizierung vielversprechender Supraleiter-Kandidaten.
Quellenangabe
- https://engineering.yale.edu/news-and-events/news/new-ai-tool-set-speed-quest-advanced-superconductors
- https://www.jhuapl.edu/news/news-releases/230503-ai-discovers-novel-superconductor
- https://www.kompas.vc/news/how-ai-is-powering-the-future-of-material-science-from-lab-to-real-world-breakthrough
- https://formaspace.com/articles/material-handling/ai-accelerates-material-science-discoveries/
- https://bioengineer.org/revolutionary-ai-tool-accelerates-search-for-advanced-superconductors/
- https://arxiv.org/abs/2503.20005
- https://arxiv.org/html/2503.20005v1
- https://www.sdsc.edu/news/2023/PR20230718_superconductors_machine_learning.html
