- 2022年3月11日，九州工业大学美藤正樹（Masaki Mito）教授课题组在专业杂志Journal of Applied Physics上在线发表了题为 「Achieving Superconductivity with Higher Tc in Lightweight Al-Ti-Mg Alloys: Predi ction using Machine Learning and Synthesis via High-Pressure Torsion Process」的科技论文，该研究在Al–Ti合金中创造了高温超导，并且提倡以使用机器学习方式预测超导组成的新兴研究方式。
https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/5.0086694
01研究亮点
- 在可以说是通用轻金属材料的三大构成元素的Al、Ti、Mg的合金体系中，发现了超过目前已确认的超导转变温度的超导状态。
- 通过机器学习确定了搜索指南，并建立了前所未有的研究方法，以通过大应变处理在材料合成过程中实现新的超导状态。
- 预计这次获得的新知识将有助于开发廉价且易于制成线材的轻质超导材料。
02研究概要
【背景】
为了将超导材料投入实际应用，使它们容易制成线材很重要。同样重要的是超导转变温度高、重量轻、价格便宜。如果我们能创造出满足这些要求的超导材料，将改变基础设施，实现节能社会。 Al、Ti、Mg是市场上广泛分布的典型轻金属元素，在大气压下，Al和Ti在1.2K和0.4K以下是超导的，而Mg则不会变成超导。此外，在Al-Ti-Mg三元体系的相图中发现，作为金属间化合物稳定存在的成分仅限于几种类型。在研究了包括亚稳相在内的超导转变温度后发现，目前还没有发现1.7K以上的超导态。因此，利用大数据的机器学习，可以毫不夸张地说，在Al-Ti-Mg三元体系中寻找超导态是功能材料发展的新趋势。
【结果与讨论】
首先，研究人员基于“金属超导体成分和超导转变温度大数据”预测了Al、Ti、Mg三元体系的超导转变温度。结果，机器学习出人意料地预测了接近 10K 的超导转变温度的出现 （图1）。因此，由于前人对通过加热和熔化的常规样品合成进行了深入研究，因此研究小组正在尝试通过使用巨应变处理的材料合成方法作为一种新方法来挖掘具有未知结构的超导状态。结果表示，研究小组成功地亚稳定了原本不是稳定的金属间化合物的成分，以及具有巨大实用潜力的新超导状态（Al-Ti成分比1：2，稳定相的转变温度超过 7K）。机器学习还预测，氧气参与了这个亚稳态，并且不需要 Mg 来实现超导性。这些研究方法和从中获得的新发现提出了用于合成超导材料的全新且廉价的方法，并且作为有助于实现低碳社会的新技术而备受期待。
【未来展望】
这项研究是尝试通过引入迄今为止在合金领域寻找超导体中尚未使用的巨大（质量）应变来创建具有未知结构和成分的超导材料。事实上，这能够实现传统合金熔炼无法实现的状态。这项研究可以发展成为轻金属超导材料的突破，这种材料价格低廉且易于制成线材。此外，机器学习指出了 Al-Ti 氧化物作为实现高超导转变温度的一个因素的可能性，虽然它很轻微，但即使在超过 90K 的温度下，实际上也观察到了看似超导的信号。这项研究的结果表明，不仅在应用方面具有溢出效应，而且对于氧化钛而言，其潜力可与氧化铜 (Cu) 相媲美。表明存在并且具有创新的学术新颖性。
本研究由九州工业大学和九州大学共同合作完成；第一作者为和通讯作者为美藤正樹（Masaki Mito）教授。本文受到JSPS 科研費 JP19H00830、軽金属奨学会、九州工業大学研究力強化事業的研費经费支持。
03作者介绍
美藤正樹（Masaki Mito）教授，九州工业大学工学院基础科学研究系教授Mito教授致力于纳米材料，高温超导材料的基础研究。在Nature系列，JACS和Phys. Review系列等国际知名科学杂志发表研究型论文180余篇
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