शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने उन्नत क्वांटम भौतिकी के साथ मशीन लर्निंग को मिलाकर सुपरकंडक्टरों की खोज को बहुत तेजी से करने का एक नया तरीका प्रदर्शित किया है । यह दृष्टिकोण वैज्ञानिकों को लगभग असीमित संख्या में संभावित पदार्थ संयोजनों में से सुपरकंडक्टिविटी के लिए सबसे आशाजनक उम्मीदवारों की पहचान करने में सक्षम बनाता है।
सुपरसी कंसोर्टियम के नेतृत्व में हुई इस महत्वपूर्ण खोज के परिणामस्वरूप पहले ही दो नए सुपरकंडक्टिंग पदार्थों की खोज हो चुकी है। इस सहयोग का नेतृत्व कर रही आल्टो विश्वविद्यालय की प्रोफेसर पैवी टोर्मा के अनुसार, यह विधि नए सुपरकंडक्टरों की खोज में काफी तेजी ला सकती है।
अतिचालक (सुपरकंडक्टर्स) एक क्वांटम प्रभाव के कारण शून्य विद्युत प्रतिरोध के साथ बिजली का परिवहन कर सकते हैं, जो केवल अत्यंत कम तापमान पर ही प्रकट होता है। ये क्वांटम कंप्यूटर, एमआरआई और अन्य न्यूरोइमेजिंग सिस्टम, फ्यूजन रिएक्टर और हाई-स्पीड मैग्लेव ट्रेनों सहित विभिन्न प्रौद्योगिकियों के लिए आवश्यक हैं।
हालांकि, नए सुपरकंडक्टरों की खोज करना बेहद मुश्किल है। सैद्धांतिक रूप से रासायनिक तत्वों के लगभग अनगिनत संयोजन संभव हैं, लेकिन उनमें से केवल कुछ ही सुपरकंडक्टिविटी प्रदर्शित करते हैं। यहां तक कि जो सुपरकंडक्टर खोजे जा चुके हैं, उन्हें भी कार्य करने से पहले परम शून्य के करीब तापमान तक पहुंचाने के लिए महंगे शीतलन प्रणालियों की आवश्यकता होती है।
दुनिया भर के शोधकर्ता एक और भी बड़े लक्ष्य की ओर अग्रसर हैं: एक ऐसा व्यावहारिक सुपरकंडक्टर खोजना जो कमरे के तापमान पर काम करे।
“कमरे के तापमान पर काम करने वाले अतिचालक पदार्थ ऊर्जा खपत के हमारे तरीके को हमेशा के लिए बदल देंगे,” टोर्मा बताते हैं। “यदि ऐसे पदार्थ कंप्यूटर और डेटा सेंटर जैसे अनुप्रयोगों में सामान्य चालकों की जगह ले सकें, तो वैश्विक ऊर्जा खपत में भारी कमी आ सकती है और सूचना एवं संचार प्रौद्योगिकी क्षेत्र का ताप उत्सर्जन काफी हद तक कम हो सकता है।”
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्वांटम भौतिकी का मिलन
सुपरसी कंसोर्टियम की स्थापना 2023 में प्रोफेसर टोर्मा और अग्रणी भौतिकविदों के एक अंतरराष्ट्रीय समूह द्वारा जलवायु परिवर्तन से निपटने में क्वांटम भौतिकी का उपयोग करने के उद्देश्य से की गई थी। यह नए सुपरकंडक्टरों की खोज के लिए समर्पित पहला समन्वित वैश्विक सहयोग है, और इसका महत्वाकांक्षी लक्ष्य 2033 तक कमरे के तापमान पर काम करने वाले सुपरकंडक्टर की पहचान करना है।
टोर्मा के अनुसार, टीम की रणनीति खोज को काफी हद तक सीमित करने के लिए क्वांटम ज्यामिति को मशीन लर्निंग के साथ जोड़ती है।
हाल ही में खोजे गए सुपरकंडक्टर्स, जिन्हें YRu 3 B 2 और LuRu 3 B 2 के नाम से जाना जाता है , अपने सुपरकंडक्टिंग व्यवहार के लिए कागोम जाली के भीतर फ्लैट बैंड बनाने वाले इलेक्ट्रॉनों के ऋणी हैं, जो एक ज्यामितीय व्यवस्था है जो पारंपरिक जापानी टोकरी बुनाई पैटर्न से प्रेरित है।
न सामग्रियों को खोजने के लिए, शोधकर्ताओं ने सबसे पहले मशीन लर्निंग का उपयोग करके बड़ी संख्या में संभावित मौलिक संयोजनों की जांच की। एक विशेष एल्गोरिदम ने सबसे आशाजनक उम्मीदवारों की पहचान की, जिनकी बाद में विस्तृत सैद्धांतिक गणनाओं का उपयोग करके यह निर्धारित किया गया कि क्या वे सुपरकंडक्टर बनने की क्षमता रखते हैं।
एक बार जब उन भविष्यवाणियों की पुष्टि हो गई, तो राइस विश्वविद्यालय के सहयोगियों ने आवश्यक तत्वों को रासायनिक रूप से मिलाकर नए यौगिक बनाकर उन सामग्रियों का संश्लेषण किया। इस प्रयास का नेतृत्व प्रोफेसर एमिलिया मोरोसन ने किया। प्रयोगशाला परीक्षणों से यह सत्यापित हुआ कि दोनों सामग्रियां वास्तव में सुपरकंडक्टर थीं।
इस प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट अध्ययन को हाल ही में फिजिकल रिव्यू रिसर्च में प्रकाशित किया गया था ।
सुपरकंडक्टरों की खोज इतनी चुनौतीपूर्ण क्यों है?
अतिचालकता के पीछे अंतर्निहित क्वांटम भौतिकी अत्यंत जटिल है, जिससे नई सामग्रियों की खोज एक धीमी और कठिन प्रक्रिया बन जाती है।
“दशकों से शोधकर्ताओं ने 7,000 से अधिक सुपरकंडक्टरों की पहचान की है, लेकिन इनमें से अधिकतर संयोगवश ही हुई हैं,” टोर्मा बताते हैं। “संभावित पदार्थों की पहचान करने की प्रक्रिया इतनी जटिल है कि वास्तव में शोधकर्ता इनमें से केवल लगभग 20 की ही सैद्धांतिक रूप से व्यवहार्यता का अनुमान लगा पाए हैं।”
भले ही कोई पदार्थ कागज़ पर आशाजनक प्रतीत हो, लेकिन अक्सर वह अव्यावहारिक साबित होता है क्योंकि उसका निर्माण करना बहुत कठिन होता है या वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए उसका बड़े पैमाने पर उत्पादन करना असंभव होता है। परंपरागत रूप से, उपयोगी सुपरकंडक्टरों को खोजने के लिए पर्याप्त पदार्थों की जांच करने में अत्यधिक कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है।
सुपरसी टीम का दृष्टिकोण इस स्थिति को बदल देता है, क्योंकि यह सबसे कठिन गणनाओं को करने से पहले असंभावित उम्मीदवारों को हटाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
“हमारी विधि में मशीन लर्निंग पर आधारित प्री-स्क्रीनिंग का उपयोग किया जाता है, जिसके बाद संभावित उम्मीदवारों पर लक्षित गणनाएँ की जाती हैं। यह दृष्टिकोण भविष्य में सुपरकंडक्टर की खोज को बहुत गति देगा। मशीन लर्निंग की मदद से, हम संसाधित किए जा सकने वाले पदार्थों की संख्या को अरबों तक पहुँचा सकते हैं,” टोर्मा कहते हैं। “यह हमें कमरे के तापमान पर काम करने वाले सुपरकंडक्टर की खोज के एक महत्वपूर्ण कदम और करीब ले जाएगा।”
सुपरसी के शोध को फिनलैंड के ग्रेटर हेलसिंकी में 1 सितंबर से 30 अक्टूबर, 2026 तक आल्टो विश्वविद्यालय की 'डिजाइन्स फॉर ए कूलर प्लैनेट' प्रदर्शनी में प्रदर्शित किया जाएगा।
