Un equipo internacional de investigadores logró identificar dos nuevos materiales superconductores con ayuda de inteligencia artificial, un avance que podría transformar la búsqueda de compuestos utilizados en áreas como la computación cuántica, la electrónica avanzada y los sistemas de almacenamiento y transmisión de energía.
El hallazgo fue posible gracias a una estrategia que combinó inteligencia artificial, cálculos de física cuántica y validación experimental. Mediante un sistema de aprendizaje automático, los científicos analizaron miles de posibles combinaciones químicas para seleccionar únicamente aquellas con mayor probabilidad de presentar superconductividad, reduciendo considerablemente el tiempo y los recursos que normalmente requiere este tipo de investigaciones.
Tras el análisis computacional, los investigadores sintetizaron en laboratorio dos nuevos compuestos de boruro de rutenio, denominados YRu₃B₂ y LuRu₃B₂. Ambos poseen una estructura cristalina tipo kagome, conocida por favorecer fenómenos cuánticos poco comunes. Las pruebas confirmaron que los dos materiales alcanzan un estado superconductor cuando se enfrían a temperaturas cercanas al cero absoluto.
Los especialistas explicaron que el verdadero valor del descubrimiento no radica únicamente en estos dos nuevos superconductores, sino en demostrar que la inteligencia artificial puede acelerar de forma significativa la identificación de materiales prometedores. Antes de este enfoque, encontrar un compuesto con estas características implicaba analizar una enorme cantidad de posibilidades mediante procesos largos y costosos.
Durante el estudio también se observó que la superconductividad de estos materiales es más compleja de lo previsto inicialmente. Los análisis revelaron la existencia de dos brechas energéticas asociadas a diferentes orbitales del rutenio, además de que la estructura kagome tuvo un papel menos determinante del esperado, lo que permitirá perfeccionar los modelos utilizados para predecir nuevos superconductores.
Los superconductores son materiales capaces de conducir electricidad sin resistencia eléctrica cuando operan a temperaturas extremadamente bajas, eliminando prácticamente las pérdidas de energía. Actualmente se utilizan en equipos de resonancia magnética, aceleradores de partículas, trenes de levitación magnética y representan una tecnología clave para el desarrollo de la computación cuántica y redes eléctricas más eficientes.
Aunque los nuevos compuestos todavía requieren condiciones extremas de enfriamiento para funcionar, los investigadores consideran que la metodología basada en inteligencia artificial abre una nueva etapa en la búsqueda de superconductores que, en el futuro, puedan operar a temperaturas cada vez más altas e incluso acercarse al objetivo de funcionar a temperatura ambiente.
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