超導(dǎo)體是一種無電阻導(dǎo)電的材料，對于醫(yī)學(xué)成像和節(jié)能技術(shù)等多項技術(shù)進(jìn)步至關(guān)重要。然而，大多數(shù)已知的超導(dǎo)體在極端條件下運行，例如極低的溫度或高壓，這限制了它們的實際應(yīng)用。
氫化物化合物是一類有前景的超導(dǎo)材料，在超高壓(數(shù)百GPa)下具有高超導(dǎo)轉(zhuǎn)變溫度(即H3S和LaH10 )。篩選在更高溫度和可控條件下具有超導(dǎo)性的潛在新型氫化物基材料的整個空間仍然是物理學(xué)和材料科學(xué)中的重大挑戰(zhàn)。
美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所 (NIST) 的研究人員 Daniel Wines 博士和 Kamal Choudhary 博士利用基于量子力學(xué)的密度泛函理論 (DFT) 和人工智能 (AI) 的結(jié)合來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。通過整合這些方法，他們開發(fā)了一種方法，可以增強(qiáng)潛在氫化物超導(dǎo)體的預(yù)測和發(fā)現(xiàn)過程。
這篇題為“使用 DFT 和深度學(xué)習(xí)的高壓氫化物超導(dǎo)體的數(shù)據(jù)驅(qū)動設(shè)計”的論文發(fā)表在《材料期貨》雜志上。
研究人員使用高通量DFT計算來預(yù)測900多種氫化物材料在一定壓力范圍內(nèi)的臨界溫度，發(fā)現(xiàn)120多種結(jié)構(gòu)與臨界溫度為39 K的MgB2相比具有優(yōu)異的超導(dǎo)性能。
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