Đột phá AI và vật lý lượng tử: Tìm ra 2 siêu dẫn mới, mục tiêu hiện thực hóa siêu dẫn nhiệt độ phòng vào 2033

Theo tin từ IT之家 ngày 6 tháng 7, các nhà khoa học đã phát triển một phương pháp mới hiệu quả cao để tìm kiếm một trong những mục tiêu nghiên cứu quan trọng nhất của ngành vật lý: chất siêu dẫn thực tiễn.

Một nhóm nghiên cứu quốc tế đã kết hợp học máy (machine learning) với vật lý lượng tử tiên tiến để tạo ra phương pháp mới giúp đẩy nhanh đáng kể tốc độ khám phá chất siêu dẫn. Nhờ công nghệ này, các nhà nghiên cứu có thể sàng lọc vô số tổ hợp vật liệu, từ đó xác định chính xác những chất có tiềm năng siêu dẫn cao nhất.

Thành tựu đột phá do liên minh quốc tế SuperC dẫn đầu này đã giúp nhân loại tìm ra hai loại vật liệu siêu dẫn mới. Trưởng dự án hợp tác, Giáo sư Päivi Törmä tại Đại học Aalto, cho biết phương pháp này sẽ thúc đẩy mạnh mẽ tiến trình nghiên cứu và phát triển các loại chất siêu dẫn mới.

Theo tìm hiểu của IT之家, chất siêu dẫn dựa vào một hiệu ứng lượng tử chỉ xuất hiện ở nhiệt độ cực thấp để đạt được khả năng dẫn điện không điện trở. Đây là nền tảng cốt lõi của nhiều công nghệ tiên tiến, bao gồm máy tính lượng tử, thiết bị chụp cộng hưởng từ (MRI) và các loại thiết bị chụp ảnh thần kinh não bộ, lò phản ứng nhiệt hạch, tàu đệm từ tốc độ cao, v.v.

Tuy nhiên, việc tìm kiếm chất siêu dẫn mới cực kỳ khó khăn: về lý thuyết, các nguyên tố hóa học có thể kết hợp thành vô số loại vật liệu, trong đó chỉ một phần rất nhỏ có đặc tính siêu dẫn; ngay cả với những vật liệu siêu dẫn đã được phát hiện, chúng vẫn cần các thiết bị làm lạnh đắt tiền để hạ nhiệt độ xuống gần độ không tuyệt đối mới có thể phát huy đặc tính siêu dẫn.

Các nhà khoa học trên toàn cầu đang theo đuổi một mục tiêu lớn lao hơn: tìm ra chất siêu dẫn thực tiễn có thể hoạt động ổn định ở nhiệt độ phòng.

"Vật liệu siêu dẫn có thể hoạt động ở nhiệt độ phòng sẽ thay đổi hoàn toàn mô hình tiêu thụ năng lượng của nhân loại," Törmä giải thích. "Nếu loại vật liệu này có thể thay thế các vật liệu dẫn điện truyền thống trong máy tính, trung tâm dữ liệu và các thiết bị khác, mức tiêu thụ năng lượng toàn cầu sẽ giảm đáng kể, đồng thời ô nhiễm nhiệt từ ngành thông tin liên lạc cũng sẽ giảm rõ rệt."

Sự kết hợp mạnh mẽ giữa trí tuệ nhân tạo và vật lý lượng tử

Liên minh SuperC được Giáo sư Törmä cùng các nhà vật lý hàng đầu thế giới thành lập vào năm 2023, với mục đích ban đầu là sử dụng công nghệ vật lý lượng tử để hỗ trợ ứng phó với biến đổi khí hậu. Đây là tổ chức hợp tác chuyên biệt đầu tiên trên thế giới nghiên cứu về chất siêu dẫn mới, với mục tiêu đầy tham vọng là tìm ra chất siêu dẫn nhiệt độ phòng trước năm 2033.

Törmä giới thiệu rằng tư duy cốt lõi của nhóm là kết hợp hình học lượng tử với học máy để thu hẹp đáng kể phạm vi sàng lọc vật liệu.

Hai loại chất siêu dẫn mới được phát hiện lần này có công thức hóa học là YRu₃B₂ và LuRu₃B₂. Đặc tính siêu dẫn của chúng bắt nguồn từ việc các electron hình thành cấu trúc electron dải phẳng (flat-band) bên trong mạng tinh thể Kagome; cách sắp xếp hình học của mạng Kagome được lấy cảm hứng từ hoa văn đan giỏ tre truyền thống của Nhật Bản.

Để tìm ra hai loại vật liệu mới này, các nhà nghiên cứu trước tiên sử dụng học máy để sàng lọc hàng loạt các tổ hợp nguyên tố, các thuật toán chuyên dụng sẽ lọc sơ bộ các ứng viên tiềm năng; sau đó thông qua các tính toán lý thuyết tinh vi để xác định xem liệu các chất này có khả năng siêu dẫn hay không.

Sau khi các dự đoán lý thuyết được xác nhận, nhóm hợp tác do Giáo sư Emilia Morosan tại Đại học Rice dẫn đầu đã tổng hợp các hợp chất mới thông qua phản ứng hóa học từ các nguyên tố tương ứng; các phép đo thực nghiệm trong phòng thí nghiệm cuối cùng đã xác nhận cả hai vật liệu đều có đặc tính siêu dẫn.

Nghiên cứu chứng minh khái niệm này đã được công bố gần đây trên tạp chí *Physical Review Research*.

Tại sao việc tìm kiếm chất siêu dẫn lại khó khăn đến vậy?

Cơ chế vật lý lượng tử đằng sau hiện tượng siêu dẫn cực kỳ phức tạp, dẫn đến quy trình khám phá vật liệu mới kéo dài và có ngưỡng kỹ thuật rất cao.

"Trong nhiều thập kỷ, các nhà nghiên cứu đã phát hiện hơn 7.000 loại chất siêu dẫn, nhưng phần lớn đều là do tình cờ," Törmä nói. "Khối lượng tính toán để sàng lọc các vật liệu tiềm năng là vô cùng lớn, trên thực tế, các nhà nghiên cứu chỉ có thể dự đoán lý thuyết về khả năng siêu dẫn của khoảng 20 loại vật liệu trong số đó."

Ngay cả khi một loại vật liệu có triển vọng trong các phép tính lý thuyết, khi đưa vào ứng dụng thực tế thường gặp phải những rào cản: hoặc là khó chế tạo, hoặc là không thể sản xuất quy mô lớn để đưa vào các kịch bản thực tế. Theo mô hình truyền thống, để sàng lọc đủ vật liệu và tìm ra chất siêu dẫn khả dụng, cần tiêu tốn nguồn lực tính toán khổng lồ.

Phương pháp mới của nhóm SuperC đã thay đổi hoàn toàn hiện trạng này: trước tiên dùng học máy để loại bỏ các vật liệu có tiềm năng thấp, sau đó mới thực hiện các phép tính phức tạp đòi hỏi năng lực tính toán cao cho các ứng viên chất lượng.

"Quy trình của chúng tôi là sàng lọc sơ bộ bằng học máy, sau đó thực hiện các tính toán chính xác có định hướng cho các vật liệu tiềm năng. Giải pháp này sẽ đẩy nhanh đáng kể việc khám phá vật liệu siêu dẫn trong tương lai. Dựa vào học máy, chúng tôi có thể xử lý hàng tỷ loại vật liệu cần sàng lọc cùng một lúc," Törmä cho biết. "Điều này sẽ giúp chúng ta tiến thêm một bước quan trọng tới mục tiêu chất siêu dẫn nhiệt độ phòng."

Các kết quả nghiên cứu liên quan của nhóm SuperC sẽ được trưng bày tại "Triển lãm Thiết kế Trái đất Mát mẻ" (Cooling Earth Design Exhibition) tại Đại học Aalto, khu vực Đại Helsinki, Phần Lan, từ ngày 1 tháng 9 đến ngày 30 tháng 10 năm 2026.

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết ngoài trong bài viết (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) được sử dụng để truyền tải thêm thông tin, tiết kiệm thời gian lựa chọn, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết của IT之家 đều bao gồm tuyên bố này.