Алгоритм заменяет трудоёмкие квантовые вычисления и позволяет предсказывать свойства материалов с высокой проводимостью за секунды
Российские учёные разработали нейросетевую систему, способную рассчитывать поведение сверхпроводников на микроскопическом уровне. Результатами работы поделился Центр научной коммуникации МФТИ.
Сверхпроводники — это материалы, которые при определённых условиях полностью теряют электрическое сопротивление. Они считаются перспективной основой для энергетики будущего, медицинской диагностики и высокоточной электроники. Однако их изучение связано с крайне сложной математикой и большими вычислительными затратами.
Сегодня для описания поведения частиц внутри сверхпроводника физики используют уравнения Боголюбова — де Жена. Решение этих уравнений ограничивает масштаб моделей: обычно исследуются образцы размером всего в несколько сотен атомов. Это особенно затрудняет анализ реальных материалов с хаотично распределёнными дефектами.
Специалисты из МФТИ совместно с коллегами из НИУ ВШЭ и НИЯУ МИФИ предложили альтернативный подход. Они обучили нейросеть на данных, полученных при точных расчётах небольших участков сверхпроводника размером 24×24 атома. После обучения алгоритм научился предсказывать свойства значительно более крупных структур — свыше 100×100 атомов.
Разработка позволяет увидеть, как формируются «островки» сверхпроводимости, как они взаимодействуют между собой и при каких условиях материал теряет проводящие свойства. По оценке исследователей, технология способна существенно ускорить поиск новых стабильных сверхпроводников и упростить моделирование квантовых переходов.