Salta al contingut
Última hora
CiènciaMés de 100 científics completen la major seqüenciació genètica d'algues feta fins araCiènciaDescobreixen com l'estrella de mar espinosa amaga al genoma la clau per adaptar-se a mars diferentsCiènciaUn estudi amb 1,1 milions de persones associa 1.260 variants genètiques als cinc grans trets de personalitatSalutUn ronyó de porc manté un pacient 271 dies sense diàlisi fins a rebre un òrgan humàEducacióL'ONU aprova per 164 vots a 1 promoure mapes que reflecteixin la mida real d'ÀfricaCiènciaL'ADN amagat en manuscrits medievals reconstrueix 3.500 anys d'història d'un virus del bestiarSalutLa psilocibina evita en ratolins la neuropatia de la quimioteràpia sense restar-li eficàciaCiènciaEl cervell fa servir les mateixes neurones per veure i per imaginar, segons un estudi a ScienceSalutLa semaglutida protegeix el fetge de manera directa, sense dependre de la pèrdua de pesCiènciaUn projecte ciutadà a Suïssa mesura la salut del sòl enterrant 2.000 peces de roba interior de cotó

El món que millora, en 3 minuts i en català

Ciència · Dada verificada

Un mètode amb IA descobreix dos superconductors nous i accelera la cerca de futurs materials

Un equip internacional ha combinat aprenentatge automàtic i física quàntica per identificar dos superconductors nous, YRu3B2 i LuRu3B2, i crear un mètode que podria analitzar milions de materials candidats.

Redacció Acta VivaEl fet: 1 min de lectura
Un mètode amb IA descobreix dos superconductors nous i accelera la cerca de futurs materials
Foto: Freepik
La fitxaEn menys de 3 minuts

Què ha passat

El consorci SuperC, liderat per la professora Päivi Törmä (Universitat Aalto), va usar aprenentatge automàtic per preseleccionar combinacions d'elements prometedores entre un nombre gairebé il·limitat de possibilitats. Les candidates més sòlides es van analitzar amb càlculs quàntics detallats i, després, un equip de la Universitat Rice liderat per la professora Emilia Morosan va sintetitzar i verificar experimentalment dos nous superconductors, YRu3B2 i LuRu3B2, basats en xarxes kagome amb bandes electròniques planes. L'estudi es va publicar el juliol de 2026 a Physical Review Research.

Per què importa

El mètode redueix el cost computacional de la cerca de superconductors: dels més de 7.000 materials identificats fins ara, majoritàriament per atzar, només s'havien pogut predir teòricament uns 20 abans d'aquest treball. Els autors afirmen que l'aprenentatge automàtic podria permetre analitzar milions o fins i tot bilions de combinacions, un pas concret cap a l'objectiu del consorci de trobar un superconductor a temperatura ambient el 2033.

A qui afecta

Investigadors en física de materials i, a més llarg termini, sectors que depenen de superconductors, com la computació quàntica, la neuroimatge mèdica, els reactors de fusió o els trens maglev.

El límit honest

Els dos materials descoberts encara necessiten refredament extrem per esdevenir superconductors; no funcionen a temperatura ambient. L'objectiu de 2033 és una fita fixada pel mateix consorci, no una garantia, i caldrà que el mètode demostri més troballes abans de considerar-lo consolidat a escala industrial.

Fitxa redactada amb IA a partir de les fonts citades. Responsabilitat editorial: Acta Viva (Alfa Studios Multimedia S.L.)

Publicitat
Fonts

Vols més notícies com aquesta?

Rep el resum setmanal. El món que millora, en 3 minuts i en català.

Més de Ciència