ИИ разблокирует новые квантовые материалы

Исследователи в MIT представили новый метод, который позволяет генеративным моделям ИИ для проектирования материалов с необычными квантовыми свойствами, потенциально ускоряя прогресс в таких областях, как квантовые вычисления.Подход, называемый Scigen (интеграция структурных ограничений в генеративной модели), вводит правила геометрического проектирования в существующие диффузионные модели, поэтому они производят материалы со структурами, которые, как известно, вызывают экзотическое поведение.

Это касается давнего узкого места в области материаловедения.В то время как ИИ в последние годы генерировал миллионы стабильных кандидатов на материалы, модели обычно предпочитают безопасные, обычные структуры, а не те, у кого нетрадиционные электронные или магнитные состояния.Это заставляет исследователей изо всех сил пытаться выявить кандидатов на квантовые спиновые жидкости и другие многообещающие квантовые материалы, из которых до настоящего времени было обнаружено только горстка.

Команда работает, ограничивая генеративные модели, чтобы следовать конкретным паттернам решетки, такие как кагоме и архимеданские решетки, которые тесно связаны с квантовыми эффектами.В тестах система создала более 10 миллионов кандидатов на материалы, проверила один миллион на стабильность, и выполнила подробные моделирование на 26 000 из них.Более 40% показали признаки магнетизма.Из этого пула команда синтезировала два ранее невиданные соединения, TipDBI и TipBSB, подтверждая, что прогнозы AI, переведенные в реальные материалы с экзотическими свойствами.

Внешние эксперты согласны с тем, что инструмент может помочь экспериментаторам расставить приоритеты в перспективных кандидатах, ускоряет прогресс в направлении стабильных квантовых вычислительных платформ и других приложений следующего поколения.Развитие происходит как глобальная гонка лаборатории для выявления материалов, которые могут поддерживать устойчивые к ошибкам кубиты и топологические сверхпроводники.Исследователи подчеркивают, однако, что ИИ не заменит эксперименты: каждый кандидат все еще должен быть синтезирован и протестирован в реальных условиях.

Заглядывая в будущее, команда планирует расширить Scigen, чтобы включить химические и функциональные ограничения, открывая возможность создания материалов не только с помощью экзотических структур, но и с настраиваемыми свойствами для хранения энергии, захвата углерода или передовой электроники.

«Нам не нужно 10 миллионов новых материалов, чтобы изменить мир. Нам просто нужен один действительно хороший материал», - сказал физик MIT Mingda Li, старший автор исследования.