La scoperta rivoluzionaria dell'effetto di prossimità magnetica

I superconduttori sono stati a lungo considerati l'approccio principale per realizzare elettronica senza resistività. Negli ultimi dieci anni, una nuova famiglia di materiali quantistici, i cosiddetti 'materiali topologici', ha offerto un'alternativa promettente per ottenere elettronica senza dissipazione energetica. Rispetto ai superconduttori, i materiali topologici presentano alcuni vantaggi, come la robustezza nei confronti delle perturbazioni. Per ottenere stati elettronici senza dissipazione, un percorso fondamentale è il cosiddetto 'effetto di prossimità magnetica', che si verifica quando il magnetismo penetra leggermente nella superficie di un materiale topologico. Tuttavia, osservare l'effetto di prossimità è stato difficile. Il problema, secondo Zhantao Chen, studente di dottorato in ingegneria meccanica al MIT, 'è che il segnale che le persone cercano e che indicherebbe la presenza di questo effetto è solitamente troppo debole per essere rilevato in modo conclusivo con metodi tradizionali'. Ecco perché un team di scienziati di MIT, Pennsylvania State University e National Institute of Standards and Technology ha deciso di provare un approccio non convenzionale, che ha dato risultati sorprendentemente buoni. Negli ultimi anni, i ricercatori si sono affidati a una tecnica nota come riflettometria neutronica polarizzata (PNR) per sondare la struttura magnetica in profondità dei materiali multistrato e per cercare fenomeni come l'effetto di prossimità magnetica. Tuttavia, l'effetto è molto sottile e possono sorgere ambiguità e sfide nell'interpretazione dei risultati sperimentali. 'Introducendo l'apprendimento automatico nella nostra metodologia, speravamo di ottenere un quadro più chiaro di ciò che sta accadendo', osserva Mingda Li, professore nel dipartimento di scienze e ingegneria nucleare che ha guidato il team di ricerca. La speranza si è concretizzata e i risultati del team sono stati pubblicati il 17 marzo in un articolo su Applied Physics Review. Grazie all'aiuto dell'apprendimento automatico, i ricercatori sono stati in grado di identificare e quantificare un altro contributo al segnale PNR: la magnetizzazione indotta nel Bi2Se3 all'interfaccia con lo strato adiacente di EuS. Questa scoperta rivoluzionaria apre nuovi orizzonti per lo sviluppo di elettronica senza dissipazione energetica e dimostra come l'intelligenza artificiale possa migliorare la nostra comprensione dei materiali quantistici e dei loro potenziali impieghi.