Verstärkte Suche nach neuartigen Supraleitern
Forschende des MPI-CPfS sind jetzt Teil des QG3D Projekts zu Quantengeometrie und neuartigen Supraleitern
Forschende unseres Institut sind Teil einer großen internationalen Initiative – dem neuen QG3D Projekt. QG3D steht für „Quantum Geometry for 3D Materials“ und hat sich der Entwicklung von supraleitenden Materialien der nächsten Generation verschrieben. Künstliche Intelligenz (KI) und das Konzept der Quantengeometrie sollen dazu genutzt werden, die Strukturen und Zusammensetzungen von Materialien zu finden, die Supraleiter mit revolutionär verbesserter Performance hervorbringen können. Die vorhergesagten Materialien müssen allerdings immer noch im Chemielabor hergestellt werden. Erst dann können Tests auf Supraleitung und verschiedene andere physikalische Eigenschaften erfolgen, u.a. auch bei extremen Bedingungen.
Die bisherigen Forschungsaktivitäten zu neuartigen Supraleitern im Rahmen des Konzepts der Topologischen Quantenchemie in Claudia Felser’s Abteilung am MPI CPfS werden nun eingebunden in die breitere internationale QG3D Initiative. Sie wird finanziert von der Kavli Foundation, der Klaus Tschira Stiftung und dem Philanthropen Kevin Wells. Insgesamt umfasst es eine Investition von mehreren Millionen Dollar in den nächsten Jahren.
Wissenschaftliche Leiterin der Initiative ist Päivi Törmä von der Aalto Universität in Finnland. “Das Projekt könnte zu neuartigen Supraleitern führen die bei bisher unerreicht hohen Temperaturen funktionieren und unser Verständnis der Rolle der Quantengeometrie vertiefen,” sagt Törmä über die Bedeutung des Themas.
Ziel der Förderung ist die Identifizierung und Synthese neuer dreidimensionaler (3D) Materialien mit besonderen quantengeometrischen Eigenschaften. Gegenüber 2D-Materialien haben 3D-Materialien tendenziell höhere Elektronendichten, die hilfreich sind, um die vorhergesagten Eigenschaften auch bei Temperaturen bis hinauf zu Raumtemperatur zu erhalten.
Das internationale QG3D Team wird Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) einsetzen, um die Auswahl der zu erzeugenden Materialien intelligent einzugrenzen und so die Arbeit zu beschleunigen. Die theoretischen Ergebnisse und die Charakterisierung der tatsächlich hergestellten Materialien werden dann verwendet, um die ML-Algorithmen zu verfeinern. Die Wiederholung dieses Prozesses sollte die Suche nach Materialien mit den richtigen quantengeometrischen Eigenschaften erleichtern.
An der Zusammenarbeit nehmen teil:
- Milan Allan and Dmitri Efetov von der Ludwig-Maximilians-Universität München
- Claudia Felser, Walter Schnelle and Jianfeng Ge Max-Planck-Institut für Chemische Physik fester Stoffe, Dresden
- Harold Hwang von der Stanford University
- Miguel Marques von der Ruhr-Universität Bochum
- Emilia Morosan von der Rice University
- Priscila Rosa vom Los Alamos National Lab
- Päivi Törmä von der Aalto University
Mehr Informationen zum QG3D Projekt und den Förderern findet sich auf der Webseite der Klaus Tschira Stiftung.
