Accélération de la découverte de supraconducteurs grâce à l’exploration computationnelle à haut débit

La découverte de nouveaux supraconducteurs repose souvent sur des essais expérimentaux longs, coûteux et incertains, limitant ainsi la rapidité des avancées dans ce domaine. Identifier rapidement des matériaux prometteurs reste donc un défi majeur en physique des matériaux.

Pour relever ce défi, Samuel Poncé (WEL Research Institute – UCLouvain) et une équipe internationale ont exploité la base de données Materials Cloud et mené une exploration computationnelle à haut débit. Plus de 4.500 composés métalliques non magnétiques ont été analysés à l’aide de modèles avancés de couplage électron-phonon, réduisant la sélection à 140 candidats stables. Parmi eux, 24 composés encore inexplorés présentent une température critique prédite supérieure à 10 kelvins, dont BaB₂ (supraconducteur à double gap), ZrRuSb (alliage demi-Heusler non magnétique) et TaRu₃C (pérovskite).

Ces résultats démontrent la puissance des approches numériques massives pour accélérer la découverte de matériaux innovants et ouvrent de nouvelles perspectives pour le développement de supraconducteurs avancés, susceptibles de transformer les technologies du futur.

Référence : Bercx et al, Charting the landscape of Bardeen-Cooper-Schrieffer superconductors in experimentally known compounds, PRX Energy (2025) 4: 033012