Un groupe de chercheurs internationaux a découvert une méthode efficace pour identifier des supraconducteurs, une recherche essentielle en physique.
Une nouvelle méthode de recherche rapide
En combinant l’apprentissage automatique avec des techniques avancées de physique quantique, cette équipe a réussi à explorer un nombre presque infini de possibilités matérielles. Cette méthode permet aux scientifiques de cibler rapidement les candidats les plus prometteurs pour la supraconductivité. Dirigée par le consortium SuperC, cette initiative a déjà abouti à la découverte de deux nouveaux matériaux supraconducteurs. D’après le professeur Päivi Törmä de l’Université Aalto, ce procédé pourrait drastiquement réduire le temps nécessaire à la découverte de nouveaux supraconducteurs.
Les supraconducteurs permettent de transporter de l’électricité sans résistance lorsque les températures sont extrêmement basses. Ils sont cruciaux pour diverses technologies, telles que les ordinateurs quantiques, l’imagerie par résonance magnétique (IRM), les systèmes de fusion, et les trains à lévitation magnétique.
Des défis majeurs dans la recherche
Néanmoins, trouver de nouveaux supraconducteurs est particulièrement complexe. Bien que les combinaisons d’éléments chimiques potentiels soient presque infinies, seule une petite fraction présente des propriétés supraconductrices. De plus, ceux qui ont déjà été identifiés nécessitent des systèmes de refroidissement coûteux pour atteindre des températures proches de zéro absolu afin de fonctionner correctement. À l’échelle mondiale, les chercheurs visent à dénicher un supraconducteur pratique capable de fonctionner à température ambiante.
Le professeur Törmä souligne : “Des matériaux supraconducteurs opérant à température ambiante modifieraient notre consommation d’énergie. Leur intégration dans des applications telles que les centres de données et les ordinateurs pourrait réduire de manière significative les besoins énergétiques mondiaux et l’empreinte thermique du secteur des TIC.”
Une alliance entre l’IA et la physique quantique
Le consortium SuperC, créé en 2023 par le professeur Törmä et un groupe international d’experts en physique, a comme mission d’utiliser la physique quantique pour lutter contre le changement climatique. Il est le premier projet collaboratif au monde visant spécifiquement à mettre au jour de nouveaux supraconducteurs, avec l’objectif ambitieux d’en identifier un fonctionnant à température ambiante d’ici 2033.
La stratégie de l’équipe consiste à allier géométrie quantique à l’apprentissage automatique, afin de restreindre considérablement le champ de recherche. Les nouveaux supraconducteurs, YRu3B2 et LuRu3B2, doivent leur comportement supraconducteur à des électrons se regroupant dans des bandes planes d’un réseau de type kagome, inspiré de l’art traditionnel japonais de la vannerie.
Processus de découverte innovant
Pour repérer ces matériaux, les chercheurs ont d’abord utilisé l’apprentissage automatique pour évaluer un grand nombre de combinaisons élémentaires. Un algorithme a permis d’identifier les candidats les plus pertinents, qui ont ensuite été approfondis par des calculs théoriques détaillés pour vérifier leur potentiel supraconducteur. Une fois les prévisions confirmées, des collaborateurs de l’Université Rice ont synthétisé ces matériaux en combinant chimiquement les éléments requis. Sous la direction de la professeure Emilia Morosan, des tests en laboratoire ont ensuite validé que les deux matériaux identifiés étaient effectivement des supraconducteurs.
Une étude de preuve de concept a été récemment publiée dans la revue Physical Review Research.
La complexité de la supraconductivité
La physique quantique qui sous-tend le phénomène de la supraconductivité est particulièrement complexe, ce qui rend la découverte de nouveaux matériaux longue et difficile. Au fil des décennies, plus de 7 000 supraconducteurs ont été découverts, principalement par hasard. Törmä précise que la lourdeur computationnelle du processus d’identification rend difficile la prédiction théorique de la viabilité d’un nombre limité de matériaux.
Lorsqu’un matériau paraît prometteur sur le papier, il peut s’avérer impraticable en raison de la difficulté de sa fabrication ou de son impossibilité d’échelle pour des applications concrètes. Historiquement, le tri de suffisamment de matériaux pour en repérer d’utiles a nécessité des ressources de calcul considérables.
Cependant, l’approche du consortium SuperC a changé cela en utilisant l’apprentissage automatique pour exclure les candidates peu probables avant de procéder aux calculs les plus gourmands en ressources. Törmä conclut : “Notre méthode d’évaluation préliminaire par apprentissage automatique, suivie de calculs ciblés sur les candidats prometteurs, accélérera considérablement la découverte de supraconducteurs à l’avenir.” Avec l’apprentissage automatique, nous pourrions traiter des milliards de matériaux, nous rapprochant ainsi d’un supraconducteur fonctionnant à température ambiante.”
Le travail mené par SuperC sera présenté lors de l’exposition Designs for a Cooler Planet, à l’Université Aalto, du 1er septembre au 30 octobre 2026, dans la région de Helsinki, en Finlande.
FAQ
Qu’est-ce qu’un supraconducteur ?
Un supraconducteur est un matériau capable de conduire l’électricité sans aucune résistance, mais uniquement à des températures très basses. Cela signifie qu’il peut transporter l’électricité sans perte d’énergie, ce qui est particulièrement utile dans de nombreuses applications technologiques.
Pourquoi est-il difficile de trouver des supraconducteurs opérationnels à température ambiante ?
La découverte de supraconducteurs à température ambiante est complexe en raison des nombreuses variables impliquées, telles que la composition chimique, la structure atomique et les propriétés thermiques. De plus, la plupart des matériaux doivent être à des températures très basses pour être supraconducteurs.
Quel est l’impact potentiel des supraconducteurs sur notre vie quotidienne ?
Si des supraconducteurs fonctionnant à température ambiante étaient accessibles, cela pourrait transformer des secteurs entiers comme l’énergie, les transports, et l’électronique, en rendant les technologies beaucoup plus efficaces et en réduisant les coûts énergétiques.
Comment l’apprentissage automatique aide-t-il dans la recherche de nouveaux supraconducteurs ?
L’apprentissage automatique permet d’analyser des milliards de combinaisons de matériaux potentiels rapidement, en éliminant les options les moins prometteuses dès le début. Cela rend le processus de découverte de nouveaux supraconducteurs plus rapide et plus efficace.
Quelles sont les applications potentielles des supraconducteurs ?
Les supraconducteurs ont le potentiel d’être utilisés dans divers domaines, y compris les ordinateurs quantiques, les systèmes de transport à haute vitesse comme les trains maglev, l’imagerie médicale, et même les réseaux électriques, promettant des gains d’efficacité considérables.
