Inteligencia artificial acelera la búsqueda de superconductores a temperatura ambiente
Científicos de la Universidad Aalto utilizaron aprendizaje automático para identificar nuevos superconductores. Este avance podría acercar a los investigadores al objetivo de encontrar materiales que operen a temperatura ambiente.
FOTO: AI acelera la búsqueda de superconductores
La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta clave en la búsqueda de superconductores, materiales que permiten la conducción de electricidad sin resistencia. Un equipo internacional de científicos, liderado por la profesora Päivi Törmä de la Universidad Aalto, demostró que el uso de machine learning puede acelerar significativamente el proceso de identificación de nuevos superconductores.
Los superconductores son esenciales en diversas tecnologías, desde computadoras cuánticas hasta trenes de levitación magnética. Sin embargo, la mayoría de estos materiales requieren temperaturas extremadamente bajas para funcionar, lo que limita su aplicación práctica. La búsqueda de un superconductor que funcione a temperatura ambiente ha sido un objetivo perseguido por décadas.
La profesora Törmä explicó que los materiales superconductores a temperatura ambiente podrían revolucionar el consumo energético global. "Si logramos reemplazar los conductores convencionales en aplicaciones como centros de datos, podríamos reducir drásticamente el consumo energético y la huella térmica del sector de las tecnologías de la información y la comunicación", afirmó.
El consorcio SuperC, establecido en 2023, se dedica a utilizar la física cuántica para abordar el cambio climático. Este es el primer esfuerzo global coordinado para descubrir nuevos superconductores, con el objetivo de encontrar uno que funcione a temperatura ambiente para 2033.
En su investigación más reciente, los científicos identificaron dos nuevos superconductores: YRu3B2 y LuRu3B2. Estos materiales exhiben propiedades superconductoras gracias a la formación de bandas planas de electrones en un lattice kagome, un patrón geométrico inspirado en técnicas de tejido japonés.
El proceso de identificación de estos materiales comenzó con un algoritmo de aprendizaje automático que filtró una cantidad masiva de combinaciones de elementos. Los candidatos más prometedores fueron luego analizados mediante cálculos cuánticos detallados para confirmar su potencial como superconductores. Tras validar teóricamente las predicciones, el equipo de la Universidad Rice, liderado por la profesora Emilia Morosan, sintetizó los materiales y confirmó experimentalmente que ambos son superconductores.
Este avance representa un cambio significativo en la metodología tradicional de descubrimiento de superconductores, que históricamente ha sido un proceso lento y costoso. "A lo largo de las décadas, se han reconocido más de 7,000 superconductores, pero la mayoría de estos descubrimientos fueron serendipia", comentó Törmä. La combinación de geometría cuántica con aprendizaje automático podría facilitar la identificación de nuevos materiales en un futuro cercano.
El consorcio SuperC planea exhibir su investigación en la exposición Diseños para un planeta más fresco, que se llevará a cabo del 1 de septiembre al 30 de octubre de 2026, en Helsinki, Finlandia. Este proyecto cuenta con el apoyo de varias fundaciones, incluyendo The Kavli Foundation y la Jane y Aatos Erkko Foundation.
Lectura rápida
¿Qué se descubrió?
Se identificaron dos nuevos superconductores, YRu3B2 y LuRu3B2, que funcionan a temperatura ambiente.
¿Quién lidera la investigación?
La profesora Päivi Törmä de la Universidad Aalto dirige el consorcio SuperC.
¿Cuándo se realizó el descubrimiento?
El anuncio se realizó el 7 de julio de 2026.
¿Dónde se exhibirá la investigación?
En la exposición Diseños para un planeta más fresco en Helsinki, Finlandia.
¿Por qué es importante?
Podría revolucionar el consumo energético y reducir la huella térmica de la tecnología.
