麻省理工学院（MIT）的一个团队利用人工智能来促进对一种有趣的材料现象的检测，这种现象可以催生出不存在能量耗散的电子器件。长期以来，超导体一直被认为是实现没有电阻率的电子产品的主要方法。在过去的十年中，一个新的量子材料系列，“拓扑材料”为实现没有能量耗散（或损失）的电子产品提供了一个替代但有希望的手段。

与超导体相比，拓扑材料具有一些优势，如抗干扰性强。为了达到无耗散的电子状态，一个关键的途径是所谓的“磁接近效应”，当磁力稍微渗透到拓扑材料的表面时，就会发生这种效应。然而，观察临近效应一直是个挑战。

MIT机械工程博士生陈占涛说：“问题是，人们正在寻找的表明存在这种效应的信号通常太弱，无法用传统方法进行确凿的检测。”这就是为什么一个科学家团队——位于麻省理工学院、宾夕法尼亚州立大学和国家标准与技术研究所——决定尝试一种非传统的方法最终产生了令人惊讶的好结果。

在过去的几年里，研究人员依靠一种被称为偏振中子反射仪（PNR）的技术来探测多层材料的深度相关的磁性结构，以及寻找诸如磁接近效应等现象。在PNR中，两个具有相反自旋的偏振中子束被从样品中反射出来，并在一个探测器上收集。“如果中子遇到一个磁通，比如在磁性材料内部发现的磁通，它具有相反的方向，它将改变其自旋状态，导致从自旋上升和自旋下降的中子束中测量到不同的信号。”材料科学和工程博士NinaAndrejevic解释道。因此，如果一个通常非磁性材料的薄层——紧挨着磁性材料放置——显示出被磁化，就可以检测到磁接近效应。

但是这种效应非常微妙，只延伸了大约1纳米的深度，当涉及到解释实验结果时，可能会出现含糊不清的情况和挑战。领导该研究小组的核科学与工程系教授李明达指出：“通过将机器学习引入我们的方法，我们希望能更清楚地了解发生了什么。这一希望确实得到了证实，研究小组的发现于年3月17日发表在《应用物理评论》上。”

研究人员调查了一种拓扑绝缘体——一种在内部是电绝缘的，但在表面可以传导电流的材料。他们选择

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