Физики предложили новый механизм усиления сверхпроводимости с помощью «квантового клея»

Команда исследователей с участием сотрудников МИЭМ ВШЭ показала, что дефекты в материале могут не снижать, а, наоборот, усиливать сверхпроводимость. Это возможно благодаря взаимодействию дефектных и более чистых областей, которое образует «квантовый клей» — однородную компоненту, связывающую разрозненные сверхпроводящие участки в единую сеть. Расчеты подтвердили, что такой механизм может помочь в создании сверхпроводников, работающих при более высоких температурах. Исследование опубликовано в журнале Communications Physics.
Сверхпроводимость — это состояние, при котором электрический ток проходит через материал без сопротивления и не теряет энергию в виде тепла. В обычных проводниках электроны движутся по отдельности и теряют часть энергии на столкновениях с атомами и примесями. В сверхпроводниках же электроны объединяются в куперовские пары и начинают двигаться согласованно, что позволяет току течь без потерь. Благодаря этому свойству сверхпроводники могут использоваться для создания мощных магнитов, медицинских томографов и ускорителей частиц, а также для разработки новых типов вычислительных устройств.
Проблема в том, что сверхпроводимость обычно возникает только при низких температурах и легко разрушается из-за примесей и дефектов в материале. Они дробят сверхпроводимость на отдельные островки, которые не соединяются между собой. Однако именно в таких областях куперовские пары могут формироваться при более высокой температуре. Возникает противоречие: беспорядок в структуре материала способен усиливать сверхпроводимость локально, но мешает ей проявиться во всем образце.
Команда исследователей из НИУ ВШЭ, Московского центра перспективных исследований и Университета Пернамбуку показала, что проблему можно решить, если объединить дефектную (грязную) и чистую подсистемы. Они исследовали двухзонную модель, где одна подсистема сильно неупорядоченна и в ней сверхпроводимость возникает при более высокой температуре, но на отдельных участках, а другая остается чистой: сверхпроводимость в ней слабее, зато обеспечивает связность. При их объединении появляется компонента, действующая как «квантовый клей»: она связывает изолированные островки и позволяет току проходить через весь образец при повышенной температуре.
Алексей Вагов
«Наши расчеты показывают, что при правильном соединении дефектных и чистых областей материал получает и высокую температуру сверхпроводимости, и способность пропускать ток без сопротивления. Обычно беспорядок разрушает этот эффект, но мы увидели обратное: дефекты могут стать ресурсом, который помогает создавать более устойчивые и высокотемпературные сверхпроводники», — поясняет один из авторов исследования, профессор МИЭМ ВШЭ Алексей Вагов.

Расчеты подтвердили, что подход работает при разных типах беспорядка — от случайных примесей до специально созданных сверхрешеток. Наибольший интерес он представляет для многослойных материалов, где можно чередовать чистые и грязные слои, для соединений на основе магния и бора (MgB₂), в которых одна электронная зона усиливает локальную сверхпроводимость, а другая обеспечивает прохождение тока, а также для веществ с плоскими электронными зонами, где электронам проще объединяться в пары. Перспективными считаются и системы на основе графена и графита, где формируются регулярные сверхструктуры, изменяющие электронные свойства и создающие условия для более сильной сверхпроводимости. В будущем это может помочь создавать материалы, в которых дефекты и примеси не мешают, а, наоборот, усиливают сверхпроводимость.
Работа выполнена при поддержке Российского научного фонда (проект 075-15-2025-010) и Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ с использованием суперкомпьютера университета.
Вам также может быть интересно:
ФКН ВШЭ и ЧГУ реализовали три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту
В 2025/26 учебном году факультет компьютерных наук (ФКН) ВШЭ совместно с Череповецким государственным университетом реализовал три отраслевых образовательных модуля по искусственному интеллекту. Инициатива была представлена в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры России при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации». Эксперты НИУ ВШЭ совместно с индустриальными партнерами разработали линейку отраслевых образовательных модулей в области искусственного интеллекта.
В НИУ ВШЭ появится суперкомпьютер для работы с ИИ
Высшая школа экономики готовит к запуску второй суперкомпьютер. Новый кластер будет ориентирован прежде всего на задачи ИИ и дополнит уже действующий суперкомпьютер cHARISMa. Его запуск планируется на конец 2026 года.
В НИУ ВШЭ создан Фонд науки и технологий
Фонд науки и технологий НИУ ВШЭ (ФНТ) будет финансировать перспективные научные инициативы, имеющие прикладную направленность и содействующие достижению технологического лидерства России. На поддержку могут рассчитывать проектные команды из всех кампусов университета. Заявку в ФНТ можно подать в любой момент. Рассматривать заявки будет созданный Совет по науке и технологиям НИУ ВШЭ.
Нейросеть НИУ ВШЭ iFORA.LLM включена в Реестр российского программного обеспечения
Адаптированная большая языковая модель для сферы науки, технологий и инноваций (далее — iFORA.LLM, модель), разработанная экспертами Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, включена в Реестр российского ПО. Модель создана для эффективного анализа массивов научно-технической информации — от поиска релевантных публикаций до оценки технологических трендов и формирования аналитических отчетов.
Новый метод НИУ ВШЭ и Т-Технологий повышает качество работы ИИ
Ученые из лаборатории научных исследований «Т-Технологий» и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый метод семплирования для моделей маскированной диффузии — G-Star+. Он помогает быстрее и качественнее исправлять ошибки во время генерации текста и кода за небольшое число шагов. Метод показал эффективность в задачах генерации текста и кода и может применяться там, где генеративным моделям нужно быстро и качественно создавать текст или код при ограниченных вычислительных ресурсах.
Студенты МИЭМ ВШЭ разработают два спутника собственной конструкции для орбитальных экспериментов
Аппараты, созданные студенческими командами, проведут в условиях космоса исследования свойств перспективных солнечных элементов, бортовых систем накопления энергии и серийной электроники для студенческих спутников.
В Вышке открыли проектно-учебную лабораторию совместно с Группой «Т-Технологии»
Группа «Т-Технологии» (головная структура Т-Банка) открыла проектно-учебную лабораторию на базе факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ (ФКН НИУ ВШЭ). Проектно-учебная лаборатория Группы «Т-Технологии» в НИУ ВШЭ сосредоточится на проектах и задачах в области искусственного интеллекта, распределенных вычислений, анализа больших данных и информационной безопасности в финансовом секторе. Лабораторию возглавит Алексей Теплов, кандидат физико-математических наук.
«Защищать конкуренцию от ИИ нам придется с помощью самого искусственного интеллекта»
В НИУ ВШЭ прошел двухдневный семинар «Искусственный интеллект и конкурентная политика в странах БРИКС». Его участники обсудили две ключевые для конкурентной политики темы: трансформация конкуренции и рынков под влиянием технологий ИИ и усилени е регуляторного потенциала антимонопольных органов за счет технологий искусственного интеллекта.
Крупные города как драйверы роста и новая логика пространственного развития
Крупные города в России выступают не только центрами притяжения населения, но и ключевыми генераторами экономического роста, человеческого капитала и инфраструктурного развития. К такому выводу пришли авторы исследования «Новые модели пространственного развития. Международный опыт и актуальная ситуация в России». Работу проводят в 2026 году ученые НИУ ВШЭ при участии приглашенных экспертов МГУ имени М.В. Ломоносова и РАН.
Дрожь земли: ученые ВШЭ научились отслеживать опасные подземные вибрации в реальном времени
Исследователи из МИЭМ ВШЭ и ИПКОН РАН разработали новую математическую модель мониторинга, которая позволяет фиксировать источник опасных подземных вибраций в реальном времени. Технология поможет снизить риск повреждения зданий, дорог и другой инфраструктуры рядом с карьерами и шахтами. Работа ученых опубликована в журнале «Горная промышленность».


