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World File Search System超导材料
粒状铝作为高温超导材料...
超导量子信息处理机主要基于微波电路，该电路具有相对较低的特性阻抗（约 100 Ω）和非谐性小的特点，这会限制它们的相干性和逻辑门保真度 1、2。一种有前途的替代方案是基于所谓的超电感器的电路 3 – 6，其特性阻抗超过电阻量子 RQ = 6.4 k Ω。然而，以前实现的超电感器由介观约瑟夫森结阵列 7、8 组成，会在量子比特附近引入非预期的非线性或寄生谐振模式，从而降低其相干性。在这里，我们提出了一种基于颗粒铝超电感器条带的通量量子比特设计 9 – 11。我们表明，颗粒铝可以形成具有高动态电感的有效结阵列，并可与标准铝电路加工原位集成。测得的量子比特相干时间 T ** ss 30 2 ≤ μ 说明了颗粒铝在从受保护的量子比特设计到量子限制放大器和探测器等各种应用领域的潜力。使用超导电路 1 构建大规模量子信息处理机器仍然是一项具有挑战性的物理和工程工作。尽管目前已经有了有前途的小规模原型 12 – 14 和必要构建块的原理验证演示，但要扩展到大量逻辑量子比特，需要在量子比特技术的各个方面取得突破，包括量子比特架构和材料。例如，当前超导量子比特处理器面临的主要挑战之一是量子态泄漏到非计算自由度 2 的问题，这可能成为扩展的障碍。 transmon 量子比特的有限非谐性可能不足以在频率上将计算空间与周围日益复杂的微波环境隔离。一种有前途的替代量子比特架构基于所谓的超电感器，其特性阻抗大于 RQ = h /(2 e ) 2 = 6.4 k Ω，例如 fluxonium 量子比特 3 ，它提供数量级更大非谐性和与 transmon 量子比特 4 相当的相干性。在这些电路中，相位的量子涨落比电荷涨落更占主导地位，并为设计新的、可能受到保护的量子电路 15、16 提供了场所。大电感器也可能成为下一代通量和相位量子比特 17 的基石。此外，采用超电感器和小电容器的微波谐振器最近已被用来增强和限制电压波动，从而实现光子和电子之间的强耦合
超导材料的进步为革命的未来铺平道路
超导材料已经吸引了一个多世纪的科学界，但是他们的发展和应用的最新进步引发了人们对这些神秘物质的新兴趣。超导体是在临界温度以下冷却时表现出零电阻并排出磁场的材料[1]。这种独特的特性，称为超导性，可以有效地流动电流，而无需任何能量损失。随着研究人员更深入地研究超导材料的潜在应用，他们的承诺将革新各个行业，从能源传播到运输及其他行业。超导材料通过其独特的无电流能力来彻底改变多个行业的巨大潜力。正在进行的研发继续扩大超导性的界限，为变革性技术进步和更可持续的未来铺平了道路。
通过高级机器学习和创新功能工程预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13,022种化合物的清洁数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种称为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
通过先进的机器预测超导转变温度
超导是凝聚态物理学中一个引人注目的现象，它包含一系列令人着迷的特性，有望彻底改变能源相关技术和相关的基础研究。然而，该领域面临着在室温下实现超导的挑战。近年来，人工智能 (AI) 方法已成为预测转变温度 (T c ) 等特性的有前途的工具，从而能够快速筛选大型数据库以发现新的超导材料。本研究使用 SuperCon 数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤来导出干净的 DataG 数据集，其中包含 13022 种化合物。在研究的另一个阶段，我们应用新颖的 CatBoost 算法来预测新型超导材料的转变温度。此外，我们开发了一个名为 Jabir 的包，它可以生成 322 个原子描述符。我们还设计了一种名为 Soraya 包的创新混合方法来从特征空间中选择最关键的特征。这些结果得出的 R 2 和 RMSE 值（分别为 0.952 和 6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的一项新贡献，设计了一个用于预测和确定超导材料 T c 值的 Web 应用程序。
通过高级机器预测过渡温度
超导性是凝聚态物理学中的一个了不起的现象，该现象包括一系列引人入胜的特性，这些特性预计会彻底改变能源相关的技术和相关的基础研究。但是，该领域面临在室温下实现超导性的挑战。近年来，人工智能（AI）方法已成为预测诸如过渡温度（T C）之类的特性的有前途的工具，以使大型数据库快速筛选以发现新的超导材料。这项研究采用超级数据集作为最大的超导材料数据集。然后，我们执行各种数据预处理步骤，以得出包含13022个化合物的干净数据数据集。在研究的另一个阶段，我们应用了新型的Catboost算法来预测新型超导材料的过渡温度。此外，我们开发了一个名为Jabir的软件包，该软件包生成了322个原子描述符。我们还设计了一种名为Soraya软件包的创新混合方法，以从功能空间中选择最关键的功能。这些产率R 2和RMSE值（分别为0.952和6.45 K）优于文献中先前报道的值。最后，作为对该领域的新贡献，Web应用程序的设计用于预测和确定超导材料的T C值。
名称：Akiyasu Yamamoto
日本的低温和超导学会，JSAP，IEEJ，MRS。先前的ASC服务：材料计划委员会，ASC2020，2022。会议主席，因为ASC2008。服务相关会议：联合主席，IBS2APP 2025（日本宫崎骏）。地方委员会，第4届IWC-HTS 2024（日本马特斯）。W＆B计划委员会，ISS2022，2023，2024。国际科学计划委员会，EUCAS2025。 会议主席，Eucas，Pasreg，MRS，ICSM，CSSJ。 副主席，材料研究委员会，CSSJ。 日本IEE的金属和陶瓷技术委员会部长。 日本IEE的超导材料委员会主席。 其他：亚洲的区域编辑，执行董事会成员，访客编辑，专注于机器学习和超导体科学和技术的数据驱动方法W＆B计划委员会，ISS2022，2023，2024。国际科学计划委员会，EUCAS2025。会议主席，Eucas，Pasreg，MRS，ICSM，CSSJ。 副主席，材料研究委员会，CSSJ。 日本IEE的金属和陶瓷技术委员会部长。 日本IEE的超导材料委员会主席。 其他：亚洲的区域编辑，执行董事会成员，访客编辑，专注于机器学习和超导体科学和技术的数据驱动方法会议主席，Eucas，Pasreg，MRS，ICSM，CSSJ。副主席，材料研究委员会，CSSJ。 日本IEE的金属和陶瓷技术委员会部长。 日本IEE的超导材料委员会主席。 其他：亚洲的区域编辑，执行董事会成员，访客编辑，专注于机器学习和超导体科学和技术的数据驱动方法副主席，材料研究委员会，CSSJ。日本IEE的金属和陶瓷技术委员会部长。日本IEE的超导材料委员会主席。其他：亚洲的区域编辑，执行董事会成员，访客编辑，专注于机器学习和超导体科学和技术的数据驱动方法
基于深度学习的超导性预测和实验测试
新型超导材料的发现是材料科学的长期挑战，具有丰富的能源，转换和计算应用的潜力。人工智能（AI）的最新进展已通过有效利用大量伴侣数据库来加快对新材料的搜索。在这项研究中，我们开发了一种基于深度学习（DL）的方法，以预测新的超导材料。我们合成了从我们的DL网络得出的化合物，并确认其超导属性与我们的预测一致。也将我们的方法与基于随机森林（RFS）的先前工作进行了比较。特别是RF需要了解该化合物的化学性质，而我们的神经网络输入仅取决于化学成分。我们进一步讨论了与使用AI预测和发现新超导体以及潜在的未来研究方向相关的现有局限性和挑战。