HTSC-2025: A benchmark dataset of ambient-pressure high-temperature superconductors for AI-driven critical temperature prediction

Xiao-Qi Han(韩小琪), Ze-Feng Gao(高泽峰), Xin-De Wang(王馨德), Zhenfeng Ouyang(欧阳振峰), Peng-Jie Guo(郭朋杰), and Zhong-Yi Lu(卢仲毅)

Chin. Phys. B, 2025, 34 (10): 100301 

DOI: 10.1088/1674-1056/adf042

CSTR: 32038.14.CPB.adf042

高温超导材料的发现对于人类生产和生活具有重要意义。近年来，利用人工智能（AI）预测超导转变温度的研究逐渐兴起，许多工具声称在预测准确性方面取得了显著成果。然而，缺乏广泛认可的基准数据集，阻碍了不同AI算法之间的公平比较，也限制了该领域方法的进一步发展。

近期，中国人民大学物理学院高泽峰，卢仲毅课题组提出了一个名为HTSC-2025的常压高温超导基准数据集。HTSC-2025全面汇集了2023年至2025年间理论物理学家基于BCS超导理论预测的超导材料，包括著名的X₂YH₆体系、钙钛矿MXH₃体系、M₃XH₈体系、由LaH₁₀结构演化而来的笼状BCN掺杂金属原子体系，以及由MgB₂演化而来的二维蜂窝状结构体系。此外，他们还总结了一系列基于物理直觉设计高温超导体的方法，例如空穴掺杂、引入轻元素形成强共价键以及调控自旋轨道耦合。HTSC-2025测试基准已在Hugging Face和Science Data Bank开源，也可以通过Electronic Laboratory for Material Science平台获取。

HTSC-2025 数据集共收录 155 个材料样本，具有广泛的超导转变温度（T_c）分布，平均 T_c 达到 30.3 K。值得强调的是，其中超过一半的材料其 T_c 高于 20 K，充分体现了该数据集聚焦于高临界温度超导体的特征。元素分布方面，氢元素占据主导地位，存在于 79 种化合物中，突显出氢化物体系在实现高温超导方面的巨大潜力。代表性结构包括 X₂YH₆ 型的 Mg₂IrH₆ 和钙钛矿型的 SrAuH₃ 等，如图所示，为读者直观展示了这些高性能超导体的典型晶体结构特征。本数据集对氢化物体系超导体制备和实验研究提供了重要数据支撑。

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          https://iopscience.iop.org/journal/1674-1056