吉林大學物理學院的研究團隊在高溫超導材料探索領(lǐng)域取得突破性進展。研究人員通過創(chuàng)新方法，在三元氫化物鑭硼氫體系中成功預測并合成出新型材料，為高溫超導技術(shù)的實際應(yīng)用開辟了新路徑。

該團隊核心成員鐘鑫在接受采訪時表示，研究突破源于對傳統(tǒng)二元氫化物體系的革新性改造。通過引入輕質(zhì)元素硼，研究人員成功調(diào)節(jié)了材料的電子結(jié)構(gòu)與化學穩(wěn)定性，為高溫超導材料的發(fā)現(xiàn)提供了全新思路。這種創(chuàng)新策略不僅突破了傳統(tǒng)研究的局限，更展現(xiàn)出多元素協(xié)同作用的巨大潛力。

在具體實驗中，研究團隊采用機器學習加速的晶體結(jié)構(gòu)預測技術(shù)，結(jié)合高壓實驗表征手段，在145至158吉帕的極端壓力條件下，首次合成出具有半導體特性的LaB?H?化合物。同步輻射X射線衍射技術(shù)驗證了理論預測的準確性，實驗數(shù)據(jù)與計算結(jié)果呈現(xiàn)高度吻合，充分證明了研究方法的可靠性。

理論計算方面，研究團隊在100至200吉帕壓力范圍內(nèi)系統(tǒng)篩選出6種熱力學穩(wěn)定化合物。其中LaBH?和LaBH?兩種材料展現(xiàn)出優(yōu)異的超導性能，理論預測的超導臨界溫度均超過100開爾文。這一發(fā)現(xiàn)標志著在常溫超導材料探索中取得重要進展，為后續(xù)研究提供了極具價值的候選體系。

研究過程中，人工智能技術(shù)發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過深度學習算法優(yōu)化計算模型，數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式將傳統(tǒng)需要兩年以上的計算周期壓縮至半年內(nèi)完成。這種高效的研究模式不僅加速了材料發(fā)現(xiàn)進程，更為多元素氫化物體系的系統(tǒng)研究奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。目前，研究團隊已將研究范圍擴展至四元及更高元氫化物體系，持續(xù)探索超導材料的新邊界。