Makine öğrenimi, bilim insanlarına süperiletkenleri aramak için güçlü bir yeni yöntem kazandırıyor. Süperiletkenler, elektriği sıfır dirençle ileten malzemeler. Uluslararası bir ekip, yapay zekanın neredeyse sınırsız sayıda olası malzeme kombinasyonunu hızla daraltarak en umut verici adayları belirleyebileceğini gösterdi. SuperC konsorsiyumunun başkanı Aalto Üniversitesi'nden Profesör Päivi Törmä'ya göre bu yaklaşım, yeni süperiletkenlerin keşfini önemli ölçüde hızlandırabilir.
Süperiletkenler, elektrik akımının enerji kaybetmeden akmasını sağlar, ancak yalnızca kuantum etkilerinin ortaya çıktığı aşırı düşük sıcaklıklara soğutulduklarında. Bu olağanüstü malzemeler halihazırda kuantum bilgisayarlardan tıbbi nörogörüntüleme sistemlerine, füzyon reaktörlerinden maglev trenlerine kadar birçok teknolojide kullanılıyor.
Muazzam potansiyellerine rağmen, süperiletkenleri keşfetmek son derece zor olmaya devam ediyor. Yeni malzemeler oluşturabilecek neredeyse sonsuz sayıda kimyasal element kombinasyonu var, ancak bunların yalnızca çok küçük bir kısmı süperiletken çıkıyor. Halihazırda keşfedilmiş olanlar ise genellikle benzersiz özelliklerini göstermeden önce onları mutlak sıfıra yaklaştıran pahalı soğutma sistemleri gerektiriyor.
Dünyanın dört bir yanındaki bilim insanları, oda sıcaklığında çalışabilen pratik bir süperiletken arıyor.
Törmä, "Oda sıcaklığında çalışabilen süperiletken malzemeler, enerji tüketme şeklimizi sonsuza dek değiştirir," diyor. "Böyle bir malzeme, bilgisayarlar ve veri merkezleri gibi uygulamalarda normal iletkenlerin yerini alabilirse, küresel enerji tüketimi önemli ölçüde azalabilir ve BİT sektörünün ısı ayak izi büyük ölçüde düşer."
Yapay Zeka ve Kuantum Fiziği Güçlerini Birleştiriyor
SuperC konsorsiyumu, 2023 yılında Profesör Törmä ve iklim değişikliğiyle mücadeleye yardımcı olmak için kuantum fiziğini kullanma hedefini paylaşan uluslararası bir grup önde gelen fizikçi tarafından kuruldu. Bu, yeni süperiletkenler keşfetmeye adanmış ilk koordineli küresel iş birliği ve 2033 yılına kadar oda sıcaklığında bir süperiletken bulma gibi iddialı bir hedefi var.
Törmä'ya göre, kuantum geometrisini makine öğrenimiyle birleştirmek, bu arayış için güçlü bir temel sağlıyor. Ekibin son çalışmasında, yeni keşfedilen süperiletkenler YRu3B2 ve LuRu3B2, özelliklerini elektronların geleneksel Japon sepet örgü desenlerinden ilham alan geometrik bir düzenleme olan kagome kafesi içinde düz bantlar oluşturmasına borçlu.
Araştırmacılar bu malzemeleri belirlemek için önce makine öğrenimini kullanarak çok sayıda olası element kombinasyonunu hızla taradı. Özel bir algoritma en umut verici adayları seçti ve ardından bunlar, süperiletken olup olamayacaklarını belirlemek için ayrıntılı kuantum hesaplamaları kullanılarak analiz edildi.
Tahminler teorik olarak doğrulandıktan sonra, Rice Üniversitesi'ndeki iş birliği ortakları, kendilerini oluşturan elementleri kimyasal olarak yeni bileşikler halinde birleştirerek malzemeleri sentezledi. Profesör Emilia Morosan liderliğindeki Rice ekibi daha sonra her iki malzemenin de gerçekten süperiletken olduğunu deneysel olarak doğruladı.
Kavram kanıtı çalışması yakın zamanda Physical Review Research dergisinde yayınlandı.
Yeni Süperiletkenlere Daha Hızlı Bir Yol
Süperiletkenliğin tam bir kuantum mekaniksel anlayışını geliştirmek olağanüstü derecede zorlu ve bu da yeni süperiletken malzemeler arayışını yavaş ve hesaplama açısından yoğun hale getiriyor.
Törmä, "On yıllar boyunca araştırmacılar 7.000'den fazla süperiletken tanımladı, ancak çoğu tesadüfen bulundu," diye açıklıyor. "Olası malzemeleri belirleme süreci o kadar hesaplama yoğun ki, aslında araştırmacılar bunlardan yalnızca yaklaşık 20'sinin uygulanabilirliğini teorik olarak tahmin edebildi."
Törmä, bir malzeme kağıt üzerinde umut verici görünse bile, sentezlenmesi çok zor olduğu veya büyük ölçekte üretilmesi imkansız olduğu için yine de pratik olmayabileceğini belirtiyor. Geleneksel olarak, çok sayıda potansiyel malzemeyi değerlendirmek muazzam hesaplama kaynakları gerektiriyordu. SuperC ekibinin yapay zeka odaklı yaklaşımı, ayrıntılı hesaplamaları yalnızca en güçlü adaylara odaklayarak bu süreci değiştiriyor.
Törmä, "Yöntemimiz, makine öğrenimi tabanlı bir ön eleme ve ardından umut verici adaylar üzerinde hedefli hesaplamalar kullanıyor. Bu yaklaşım, gelecekte süperiletken keşfini büyük ölçüde hızlandıracak. Makine öğrenimiyle, işleyebileceğimiz malzeme sayısını milyarlara çıkarabiliriz," diyor. "Bu bizi oda sıcaklığında bir süperiletken bulmaya kritik bir adım daha yaklaştıracak."
Geleceğe Bakış
SuperC'nin araştırması, 1 Eylül - 30 Ekim 2026 tarihleri arasında Finlandiya'nın Büyük Helsinki bölgesinde Aalto Üniversitesi'nin Designs for a Cooler Planet sergisinde yer alacak.
SuperC konsorsiyumu, Kavli Vakfı, Klaus Tschira Stiftung, Kevin Wells, Jane ve Aatos Erkko Vakfı, Keele Vakfı, Magnus Ehrnrooth Vakfı ile Neste ve Fortum Vakfı'ndan fon alıyor.
