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物理学家追逐室温超导体已经超过一个世纪，每隔几年就会有一次"发现了"的欢呼，然后很快又归于沉寂。
但现在，这场漫长的寻找正在获得一个前所未有的新帮手：人工智能。由阿尔托大学教授帕伊维·托尔玛领导的SuperC国际联盟，近日在《物理评论研究》期刊发表成果，展示了一套将机器学习与量子几何相结合的全新筛选方法，并借此发现了两种此前未知的超导材料。更重要的是，这套方法的潜力远不止于此，它理论上可以将筛选范围从现有的几千种扩展至数十亿种材料组合。
七千种偶然发现，对阵数十亿种系统搜索
超导是一种极其珍贵却又极难捉摸的量子现象：材料在极低温度下，电阻降为零，电流可以毫无损耗地永久流动。它的应用场景覆盖了当今最前沿的技术领域，从量子计算机到核聚变反应堆，从医院里的磁共振成像仪到磁悬浮列车，超导体几乎无处不在。
然而，寻找新超导体的过程，用托尔玛自己的话说，几十年来大多是"偶然发现"的。迄今为止，人类已知的超导材料约有7000种，但其中能通过严格理论计算预测其可行性的，大约只有20种。这个比例揭示了一个尴尬的现实：我们对超导机制的理解，依然没有精确到可以系统性地"设计"新材料的程度。
更大的困境在于数量级。元素周期表上的元素组合理论上近乎无穷，即便只考虑三元和四元化合物，候选材料的数量也轻松达到数百万甚至数十亿量级，而每一种候选材料的精确量子计算都耗费大量算力，传统方法根本无力覆盖。
SuperC团队的解法是在最昂贵的计算发生之前，先用机器学习做一轮"粗筛"。算法快速扫描海量的元素组合，识别出在几何结构和电子特征上最有可能出现超导性的候选者，然后才对这批候选者进行详尽的量子物理计算。这种分层筛选的策略，大幅压缩了需要精算的材料数量，同时又不错过有价值的候选材料。
卡戈梅晶格：日本篮子编织里藏着的物理奥秘
这次被发现的两种新超导材料，化学式分别是YRu₃B₂和LuRu₃B₂，其超导特性的来源格外有趣，指向一种名为"卡戈梅晶格"的几何结构。
卡戈梅这个名字，来自日本传统的六边形篮子编织工艺。在这种晶格结构中，原子按照特定的几何排列组织，电子在其中运动时会因量子干涉效应形成"平带"，也就是动能几乎不随动量变化的特殊能带状态。平带中的电子有效质量极大，相互作用被显著增强，这是触发超导配对的有利条件之一。
研究团队的理论预测完成后，莱斯大学的埃米莉亚·莫罗桑教授团队通过化学合成制备出了这两种实际材料，随后的实验室测试证实它们确实表现出超导性，完成了从预测到验证的完整闭环。这个"预测先行，实验跟进"的流程本身，正是这套方法与传统偶然发现路径最根本的区别。
这项概念验证的意义在于证明了整套流程的可行性：机器学习不仅能筛选材料，筛选结果还真的能在实验室里得到证实。托尔玛对这套方法的前景表述相当大胆："借助机器学习，我们或许能够将可处理的材料数量提升至数十亿。"
SuperC联盟成立于2023年，设定的目标是在2033年之前找到一种室温超导体。这个时间表在许多物理学家看来仍然极具挑战性，毕竟目前发现的两种新超导体仍需在接近绝对零度（1开尔文以下）的极低温条件下才能工作，距离室温运行还有约300摄氏度的鸿沟需要跨越。
但这套方法改变的，是搜索本身的效率和规模。如果说过去的超导体发现像是在一片无边大海里盲目打捞，那么AI加持下的系统筛选，更像是用声呐绘制海底地图后再精准下网。
鱼还没捞到，但找鱼的方式已经彻底变了。
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