Сверхпроводимость — это явление, при котором некоторые материалы могут проводить электричество с нулевым сопротивлением. Очевидно, что это имеет огромные технологические преимущества, что делает сверхпроводимость одной из наиболее интенсивно исследуемых областей в мире.
Однако сверхпроводимость не так проста. Возьмём, к примеру, эффект двойного купола. Когда учёные строят график появления сверхпроводимости в материале при изменении количества электронов в нём, области сверхпроводимости в материале иногда выглядят как два отдельных «купола» на графике.
Другими словами, материал становится сверхпроводящим, затем перестаёт им быть, затем снова становится сверхпроводящим, когда мы продолжаем изменять его электронную плотность.
Сверхпроводимость с двойным куполом наблюдалась ранее в некоторых сложных материалах, таких как графен. Графен — это, по сути, лист атомов углерода толщиной в один атом, соединённых вместе в виде сот. Он изменил область исследований квантовых материалов, поскольку демонстрирует некоторые действительно странные эффекты.
Например, когда мы накладываем два слоя графена и скручиваем их под определёнными углами, электроны в графене ведут себя по-новому и неожиданно, создавая квантовые фазы, такие как магнетизм, электрическая изоляция и, конечно же, сверхпроводимость.
Но есть ещё более сложная структура графена, которая делает систему ещё более сложной и настраиваемой: графен с магическим углом и три слоя (MATTG). С помощью MATTG исследователи теперь могут наблюдать и контролировать модель сверхпроводимости с двойным куполом, которая ранее подозревалась только в системах с использованием графена.
В новом исследовании, опубликованном в Nature Physics, группа под руководством Митали Банерджи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) вместе с партнёрами в Швейцарии, Великобритании и Японии показала, что MATTG позволяет напрямую управлять моделью сверхпроводимости с двойным куполом.
Новый ИИ улучшает визуализацию внутри систем термоядерной энергии
Представьте, что вы смотрите любимый фильм, когда внезапно звук прекращается. Данные, представляющие аудио, отсутствуют. Всё, что осталось, — это изображения. Что, если искусственный интеллект (ИИ) мог бы анализировать каждый кадр видео и автоматически предоставлять аудио на основе изображений, читая по губам и отмечая каждый раз, когда нога касается земли?
Это общая концепция нового ИИ, который заполняет недостающие данные о плазме, топливе для термоядерного синтеза, согласно Азарахуш Джалалванду из Принстонского университета. Джалалванд — ведущий автор статьи об ИИ, известном как Diag2Diag, который недавно был опубликован в Nature Communications.
«Мы нашли способ взять данные с множества датчиков в системе и сгенерировать синтетическую версию данных для другого типа датчика в этой системе», — сказал он. Синтетические данные соответствуют реальным и более подробны, чем может предоставить фактический датчик. Это может повысить надёжность управления при одновременном снижении сложности и стоимости будущих термоядерных систем.
«Diag2Diag может также применяться в других системах, таких как космические аппараты и роботизированная хирургия, путём улучшения детализации и восстановления данных с неисправных или изношенных датчиков, обеспечивая надёжность в критических условиях».
Исследование является результатом международного сотрудничества между учёными из Принстонского университета, Принстонской лаборатории физики плазмы Министерства энергетики США (DOE), Университета Чунг-Анг, Колумбийского университета и Сеульского национального университета. Все данные датчиков, использованные в исследовании для разработки ИИ, были собраны в ходе экспериментов на Национальном термоядерном объекте DIII-D, объекте Министерства энергетики США.
Новый ИИ улучшает способ, с помощью которого учёные могут контролировать плазму внутри термоядерной системы, и может помочь сделать будущие коммерческие термоядерные системы надёжным источником электроэнергии.