Российские физики создали нейросеть, которая может решать уравнения, описывающие микроскопические процессы в сверхпроводниках, и рассчитывать свойства сверхпроводящего конденсата. Разработка позволит быстрее искать новые устойчивые сверхпроводники и глубже понимать происходящие в них квантовые эффекты, сообщает Центр научной коммуникации МФТИ.
Научный сотрудник МФТИ Вячеслав Неверов объяснил, что нейросеть обучали на большом массиве данных: изображения поверхности сверхпроводников с дефектами сопоставляли с точными расчётами их свойств. После обучения система способна получать «фотографию» дефектов образца любого размера и почти мгновенно предсказывать распределение сверхпроводящих характеристик без длительных вычислений.
Физики из МФТИ, НИУ ВШЭ и НИЯУ МИФИ отмечают, что сейчас при изучении перспективных материалов применяют уравнения Боголюбова–де Жена. Для их решения нужны огромные вычислительные мощности, поэтому расчёты выполняют только для небольших участков сверхпроводников — порядка нескольких сотен атомов. Это ограничивает моделирование материалов со случайно распределёнными примесями.
Учёные предложили способ обойти эти сложности с помощью ИИ. Они взяли простую модель сверхпроводника и решили необходимые уравнения для областей размером 24×24 атома. На этих данных обучили нейросеть, после чего она научилась точно прогнозировать влияние примесей на свойства уже крупных образцов — более 100×100 атомов.
Подход впервые позволил увидеть общую картину сверхпроводимости в материале с дефектами. Исследователи получили данные о том, как сверхпроводящие «островки» соединяются друг с другом и при каких условиях материал теряет сверхпроводимость и становится изолятором. Это открывает возможность быстрее моделировать квантовые переходы и искать новые материалы, особенно в системах со случайными примесями.
Рекомендуем также: