Lo que con las técnicas habituales hubiera sido un proceso sumamente complejo y costoso, ha sido simplificado gracias a la ayuda de la inteligencia artificial.

Cristales de monchetundraita vistos a través del microscopio.

Los protagonistas del excepcional hallazgo son los investigadores de la Universidad de Florencia que diseñaron y entrenaron una red neuronal para probar y experimentar con el desempeño del material seleccionado, el mineral monchetundraita, verificando así su superconductividad efectiva.

«La idea nació del trabajo de tesis de uno de nuestros estudiantes de la maestría en Física y Astrofísica, Claudio Pereti, primer firmante del artículo», detalló Duccio Fanelli, profesor titular de Física de la Materia en la antedicha universidad.

«Luego, entrenamos una red neuronal evaluando su confiabilidad predictiva en varias bases de datos, una de las cuales estaba compuesta por 207 materiales que un grupo de expertos globales había designado como posibles candidatos y de los cuales, después de largos y costosos experimentos, había surgido un subconjunto limitado de superconductores reales», añadió.

En esta primera fase de «entrenar y probar», la IA demostró su precisión al seleccionar todos los superconductores, con muy pocos falsos positivos. El equipo continuó su investigación aplicando el algoritmo al catálogo de minerales para identificar posibles candidatos a superconductores, que aún no se han probado experimentalmente. Esta parte del estudio estuvo a cargo de Luca Bindi, quien se ocupó de la caracterización del material investigado.

Lo studio di @RSessoli e dei colleghi #Unifi apre la strada a un nuovo metodo per l’identificazione di materiali superconduttori e fornisce anche una lista di altri 80 minerali che potrebbero mostrare comportamenti superconduttivi https://t.co/HlwPMxDu0J

— Università di Firenze (@UNI_FIRENZE) May 4, 2023

«Nos concentramos en los minerales porque su presencia en la naturaleza generalmente garantiza su estabilidad química en el tiempo», explicó. «Pero la monchetundraita puede también ser producida con métodos de síntesis».

Luego, el trabajo en equipo continuó en los laboratorios de Roberta Sessoli, profesora de química en la Universidad de Florencia, quien, junto con colegas de la Universidad de Rennes, puso a prueba el mineral utilizando técnicas de análisis experimental.

«El algoritmo también nos había proporcionado una estimación fiable de la temperatura crítica, es decir, la temperatura por debajo de la cual el material es realmente superconductor, predicción que confirmamos con medidas magnetométricas», precisó Sessoli.

El algoritmo también ha dado una prueba más de su eficacia en la toma de sus decisiones: partiendo únicamente de la caracterización de los átomos que componen los materiales analizados, ha sido capaz de identificar aquellos que contribuyen decisivamente a la aparición del comportamiento superconductor o la modulación de la temperatura crítica.

«Esto hizo posible diseñar una nueva versión de la tabla periódica, mejorada con la descripción del papel que desempeña cada elemento individual en relación con el fenómeno de la superconductividad», señaló Bindi.

«Con nuestro trabajo hemos allanado el camino para un nuevo método para la identificación de materiales superconductores, proporcionando entre otras cosas una lista de otros 80 minerales que podrían mostrar un comportamiento superconductor y que esperamos puedan ser probados en el futuro», concluyen los investigadores italianos en un artículo publicado en la revista especializada Nature Computational Materials.

Fuente: FT. Edición: MP.