Исследователи из Университета Тохоку и компании Fujitsu достигли значительных успехов в изучении механизма сверхпроводимости нового материала с помощью искусственного интеллекта. Используя платформу Fujitsu Kozuchi, они разработали методику для автоматического выявления причинно-следственных связей на основе обширных экспериментальных данных, что может ускорить исследования в материаловедении, разработке лекарств и энергетике.

В рамках проекта исследователи применили эту технологию к данным, полученным методом угловой фотоэмиссионной спектроскопии (ARPES), изучая антимонид ванадия цезия (CsV₃Sb₅), который относится к кагоме-типу. Измерения проводились с использованием синхротронного источника NanoTerasu.

Сложность анализа данных ARPES заключалась в их объеме, однако новый подход на основе ИИ значительно упростил причинно-следственный граф, уменьшив его размер более чем в 20 раз. Это позволило выявить, что механизм сверхпроводимости антимонида ванадия цезия обусловлен взаимодействием электронов ванадия, сурьмы и цезия. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports.