Primo superconduttore scoperto con l’IA

Scoperto grazie all’IA (Intelligenza Artificiale) un nuovo superconduttore. Protagonisti dell’eccezionale risultato i ricercatori dell’Università di Firenze che hanno ideato e addestrato la rete neurale, testato le sue risposte e sperimentato le performance del materiale selezionato, il minerale monchetundraite (nella foto in alto), verificandone l’effettiva superconduttività. Lo riporta un articolo pubblicato dalla rivista Nature Computational Materials dove il team interdisciplinare coordinato da Duccio Fanelli documenta come sia stato possibile ottimizzare quello che, con le usuali tecniche, sarebbe stato un percorso estremamente complesso e dispendioso.

«L’idea – ha raccontato Fanelli, ordinario di Fisica della Materia dell’ateneo fiorentino – nasce dal lavoro di tesi di un nostro studente del corso di laurea magistrale in Scienze Fisiche e Astrofisiche, Claudio Pereti, primo firmatario dell’articolo. Abbiamo quindi addestrato una rete neurale valutandone l’affidabilità predittiva su diversi database, uno dei quali costituito da 207 materiali che un pool di esperti a livello mondiale aveva designato come possibili candidati e da cui, dopo lunghi e costosi esperimenti, era emerso un sottoinsieme limitato di effettivi superconduttori».

In questa prima fase di “allenamento e test”, l’IA ha dimostrato la sua precisione selezionando tutti i superconduttori, con pochissimi falsi positivi. Il team ha proseguito la ricerca applicando l’algoritmo al catalogo dei minerali, per individuare potenziali candidati superconduttori, non ancora stati testati per via sperimentale. A condurre questa parte dello studio, Luca Bindi, che si è occupato della caratterizzazione del materiale indagato: «Ci siamo concentrati sui minerali – ha spiegato il docente di Mineralogia – perché la loro presenza in natura ne garantisce generalmente la stabilità chimica nel tempo, ma la monchetundraite può essere prodotta anche con metodi di sintesi».

Il lavoro di squadra è proseguito poi nei laboratori di Roberta Sessoli, docente di Chimica dell’università fiorentina che, assieme ai colleghi dell’Université de Rennes in Bretagna (Francia), ha messo alla prova il minerale utilizzando tecniche di analisi sperimentale: «L’algoritmo ci aveva anche fornito una stima affidabile della temperatura critica, cioè la temperatura al di sotto della quale il materiale è effettivamente superconduttore, predizione che abbiamo confermato con misure magnetometriche».

L’algoritmo ha dato anche un’ulteriore prova di efficienza nel prendere le sue decisioni: partendo unicamente dalla caratterizzazione degli atomi che compongono i materiali analizzati, è stato in grado di identificare quelli che danno un contributo determinante per l’insorgenza del comportamento superconduttivo o la modulazione della temperatura critica. «Questo – ha spiegato ancora Bindi – ha reso possibile disegnare una nuova versione della tavola periodica, potenziata con la descrizione del ruolo giocato da ogni singolo elemento in relazione al fenomeno della superconduttività».

«Con il nostro lavoro – hanno conclusno Fanelli e Pereti – abbiamo aperto la strada a un nuovo metodo per l’identificazione di materiali superconduttori, fornendo fra le altre cose una lista di altri 80 minerali che potrebbero mostrare comportamenti superconduttivi e che speriamo possano essere testati in futuro».