• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Ученые выяснили, как организованный беспорядок усиливает сверхпроводимость

Ученые выяснили, как организованный беспорядок усиливает сверхпроводимость

© iStock

Сверхпроводимость — особое состояние материала, при котором электрический ток проходит через него без потерь энергии. Обычно в материалах с дефектами она возникает при очень низких температурах и в несколько этапов. Международная команда ученых, включая физиков МИЭМ ВШЭ, показала: если дефекты распределены внутри материала не случайно, а по определенной схеме, сверхпроводимость возникает при более высокой температуре и охватывает весь материал. Данные могут помочь в создании сверхпроводников, работающих без экстремального охлаждения. Исследование опубликовано в журнале Physical Review B.

Сверхпроводимость — это состояние, при котором электрический ток течет через материал без потерь энергии. В обычных проводниках часть энергии уходит в тепло, а в сверхпроводниках этого не происходит: ток движется свободно и не ослабевает. Их уже применяют, например, в аппаратах МРТ, где сверхпроводящие катушки используют для создания магнитных полей. В будущем их также могут внедрять в системы, где важна передача энергии без потерь и быстрая обработка сигналов. Сложность в том, что почти все сверхпроводники работают только при температурах ниже −140 °C, что ограничивает их применение на практике. И чтобы сделать сверхпроводники стабильнее, физики ищут способы повысить их рабочую температуру. 

Исследователи из Центра квантовых метаматериалов МИЭМ ВШЭ совместно с коллегами из МИФИ, МФТИ и Федерального университета штата Пернамбуку (Бразилия) показали, что сверхпроводимость можно сделать устойчивее, если управлять расположением дефектов. Дефекты — это отклонения от идеальной кристаллической решетки материала: лишние или пропущенные атомы, примеси, искажения. Обычно они мешают движению электронов и ослабляют сверхпроводимость, но избавиться от них полностью невозможно, особенно в многокомпонентных материалах. Ученые предложили не устранять их, а выстраивать по закономерности. Такое распределение дефектов называется коррелированным беспорядком.

Алексей Вагов

«Представьте толпу людей, хаотично движущихся в разные стороны, — это классический беспорядок. А теперь вообразите, что те же люди двигаются по сложной, но скоординированной схеме, как в массовом танце, — так выглядит коррелированный хаос, — рассказывает профессор Московского института электроники и математики им. А.Н. Тихонова Алексей Вагов. — Оказалось, что в сверхпроводниках такой беспорядок приводит к тому, что дефекты начинают способствовать сверхпроводимости».

Сравнение беспорядка и коррелированного беспорядка.
© Алексей Вагов

Обычно в материалах с дефектами сверхпроводимость возникает в два этапа. Сначала появляются локальные участки, где сверхпроводимость только зарождается, а затем, при понижении температуры, эти участки соединяются, и ток может течь через весь образец. Ученые смоделировали двумерный сверхпроводник с разным распределением дефектов — от случайного до коррелированного, где примеси связаны друг с другом. Результаты показали, что, если беспорядок в материале не хаотичный, а упорядоченный, переход происходит сразу: сверхпроводимость возникает по всей системе одновременно.

Ученые считают, что данные будут полезны при разработке тонких сверхпроводящих пленок, структура которых во многом похожа на ту, что использовалась в модели. При синтезе таких пленок можно заранее задать, где именно будут находиться дефекты, — это удобно и для проверки теории, и для того, чтобы создавать материалы с заданными свойствами. 

«Управление расположением дефектов на микроскопическом уровне может помочь создавать сверхпроводники, работающие при гораздо более высоких температурах — возможно, даже при комнатной. Тогда сверхпроводимость перестанет быть редкостью из лабораторий и сможет применяться в обычных устройствах», — комментирует Алексей Вагов.

Работа выполнена при поддержке гранта Минобрнауки 075-15-2025-010 и Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ в рамках проекта «Центры превосходства».

Вам также может быть интересно:

«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»

Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.

НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро

Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.

НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео

Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.

Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае

С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.

V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.

В НИУ ВШЭ пройдет международная конференция об обучении служением и искусственном интеллекте

21–23 октября 2026 года в НИУ ВШЭ пройдет Международная научно-практическая конференция «Обучение служением и искусственный интеллект: человекоцентричная социальная миссия университета». Конференция объединит представителей российских и зарубежных университетов, органов власти, некоммерческих организаций и бизнеса. Регистрация уже открыта.

НИУ ВШЭ расширяет сотрудничество с Малайзией в сфере технологического форсайта

Ученые НИУ ВШЭ примут участие в исследовании перспектив инженерного образования в Малайзии, а Малайзийская промышленно-правительственная группа высоких технологий (MIGHT) использует для валидации результатов их форсайт-исследований систему анализа больших данных iFORA. Таковы результаты визита представителей Вышки в Куала-Лумпур.

В НИУ ВШЭ разработают систему предиктивной аналитики для двигателей ледоколов

Автоматизация промышленности является одним из ключевых направлений применения технологий искусственного интеллекта. Среди решений, разрабатываемых для российской индустрии в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач», — система предиктивной аналитики для крупных электродвигателей. Что такое предиктивная аналитика, как она влияет на работу электродвигателя и какие специалисты объединили усилия для создания этого продукта, «Вышке.Главное» рассказал координатор разработки, декан факультета «Школа информатики, физики и технологий» НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург Антон Зарубин.

Дополнительные баллы к ЕГЭ за золотой значок: стартовал новый сезон сдачи нормативов ТехноГТО

Стартовала новая сессия сдачи очных нормативов технологической грамотности ТехноГТО на золотые значки. С сентября по декабрь 2026 года в разных регионах России участники смогут продемонстрировать свои знания на очных площадках проекта и заработать награды, которые позволяют получить до 10 дополнительных баллов к ЕГЭ при поступлении в вузы. ТехноГТО является частью Национальной технологической олимпиады (НТО) и реализуется Кружковым движением НТИ совместно с Президентской платформой «Россия — страна возможностей» при поддержке Движения Первых и НИУ ВШЭ.

От теории к практике: как машинное обучение меняет биоинформатику

С 20 по 22 августа на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ прошла седьмая ежегодная Летняя школа по машинному обучению в биоинформатике. Мероприятие объединило ведущих экспертов и молодых исследователей. Его главным итогом стала живая дискуссия о том, как фундаментальные алгоритмы ИИ превращаются в работающие инструменты для биологии и медицины.