Dejar caer un teléfono inteligente en su pantalla de cristal, que está hecho de átomos apretujados sin un orden discernible, podría hacer que se rompa. A diferencia de los metales y otros materiales cristalinos, el vidrio y muchos otros sólidos desordenados no se pueden deformar significativamente antes de fallar y, por su falta de orden cristalino, es difícil predecir qué átomos cambiarían durante una falla.

"Para comprender cómo un sistema elige su escenario de reordenamiento, "dijo Douglas Durian, profesor de física y astronomía en la Universidad de Pennsylvania, "debemos establecer una conexión con la estructura microscópica subyacente. Para los cristales, es fácil; los reordenamientos se encuentran en defectos topológicos tales como dislocaciones. Para sólidos desordenados, es un problema muy difícil de hace 40 años que ahora estamos resolviendo:¿Qué y dónde están los defectos estructurales en algo que está desordenado? "

Para encontrar un vínculo entre materiales desordenados aparentemente dispares, una colaboración interdisciplinaria entre los investigadores de Penn en la Escuela de Artes y Ciencias y la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas con experiencia en varios materiales estudió una gama sin precedentes de sólidos desordenados con partículas constituyentes que van desde átomos individuales hasta rocas de río. Comprender la falla de los materiales en un nivel fundamental podría allanar el camino para diseñar vidrios más resistentes a las roturas o predecir fenómenos geológicos como deslizamientos de tierra.

En un artículo publicado en Ciencias , los investigadores de Penn revelaron puntos en común entre estos sistemas desordenados, definiendo una contraparte de los "defectos" implicados en la falla de los materiales cristalinos. Esta llamada "suavidad" en sistemas desordenados predice la ubicación de defectos, que son la colección de partículas con más probabilidades de cambiar cuando el material falla.

Los investigadores utilizaron una técnica desarrollada por Durian con Penn Ph.D. graduado Samuel Schoenholz, y Ph.D. de la Universidad de Harvard. graduado Ekin Dogus Cubuk, ambos actualmente en Google Brain; Andrea Liu, Profesor Hepburn de Física en la Facultad de Artes y Ciencias de Penn; y Efthimios Kaxiras, John Hasbrouck Van Vleck Profesor de Física Pura y Aplicada, Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Harvard. Liu y Daniel Gianola, luego profesor en el Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Penn y ahora en la Universidad de California, Santa Bárbara, dirigió el estudio. Daniel Strickland y Robert Ivancic, ambos estudiantes de posgrado en Penn, son primeros autores, junto con Cubuk y Schoenholz.

El documento es la culminación de años de investigación llevados a cabo en el Centro de Ciencia e Ingeniería de Investigación de Materiales de Penn (MRSEC), que está alojado en el Laboratorio de Investigación sobre la Estructura de la Materia. Liu y Robert Carpick, El profesor John Henry Towne y presidente de Ingeniería Mecánica y Mecánica Aplicada en Penn fueron co-líderes del grupo de investigación integrado del MRSEC enfocado en la mecánica de empaques desordenados.

Una docena de profesores del grupo, junto con estudiantes e investigadores postdoctorales de sus laboratorios, contribuido al estudio, proporcionando datos de 15 simulaciones y experimentos sobre diferentes tipos de sistemas desordenados. Las partículas en esos sistemas variaban en tamaño, desde átomos de carbono que forman los revestimientos de motores resistentes al desgaste hasta esferas de plástico de un centímetro en el lecho de un río modelo.

Usando el aprendizaje automático, los investigadores recolectaron cientos de cantidades que caracterizan los arreglos de partículas en cada sistema, cantidades que individualmente no se espera que revelen mucho. En tono rimbombante, encontraron que la combinación de estas cantidades se correlaciona fuertemente con la dinámica. Esto produjo una propiedad estructural microscópica llamada suavidad. Si se conoce la suavidad, Se puede predecir el comportamiento del material desordenado y la probabilidad de que se reorganicen sus partículas constituyentes.

Los sistemas que estudiaron los investigadores se estaban reorganizando debido a fluctuaciones térmicas aleatorias o a diferentes tipos de estrés aplicado, como apretar o estirar. En todos los casos, la técnica funcionó bien, y los investigadores pudieron predecir con gran precisión la probabilidad de que los sistemas se reorganizaran.

Luego, los investigadores compararon las propiedades entre sistemas. Descubrieron que la escala de longitud sobre la que se correlacionó la suavidad era idéntica al tamaño de los reordenamientos, o la cantidad de partículas que se mueven cuando ocurre una falla. Notablemente, encontraron que este número es casi idéntico en todos estos sistemas independientemente del tamaño de las partículas y cómo interactúan.

"La gente ha estado hablando sobre lo que establece el tamaño de los reordenamientos localizados en sólidos desordenados durante 40 años, "Dijo Liu." Ellos especularon sobre defectos localizados que llamaron zonas de transformación de cizallamiento en sistemas desordenados donde es probable que ocurran reordenamientos. pero nadie lo había visto directamente. No pudieron predecir de antemano dónde sería probable que ocurrieran reordenamientos. Con el aprendizaje automático, estaban diciendo, 'Entrenemos el sistema. Veamos los reordenamientos y las estructuras y veamos si podemos descubrir qué es importante y luego usar eso '. Conceptualmente es muy sencillo, pero resulta ser muy poderoso ".

Los investigadores también midieron la tensión de rendimiento, o cuánto se puede deformar el sólido antes de que comience a deformarse plásticamente. También encontraron que la deformación elástica es aproximadamente la misma para todos los sólidos desordenados en sistemas que abarcan 13 órdenes de magnitud en su rigidez mecánica. En comparación, las tensiones de rendimiento para diferentes materiales cristalinos pueden variar en cien o mil veces.

Ahora que los investigadores han demostrado que, hasta y alrededor de cuando se aplica estrés, todos estos sistemas tienen el mismo aspecto, el siguiente paso del esfuerzo es codirigido por Durian y Paulo Arratia, profesor de ingeniería mecánica y mecánica aplicada en la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas. Su objetivo es ir más allá del rendimiento, donde todo se convierte en un caos y los sistemas comienzan a verse extremadamente diferentes. Algunos sistemas se fracturan, otros muestran bandas de corte y otros, como espumas, puede fluir suavemente para siempre.

"Cuando ocurre un reordenamiento, las suavidades de las partículas cercanas cambian, "Durian dijo, "pero, debido a los acoplamientos elásticos de largo alcance, también puede la suavidad de las partículas incluso bastante lejos, como lo ilustran estos datos. Por lo tanto, un reordenamiento tiene un efecto no trivial sobre dónde es probable que ocurran los siguientes reordenamientos. En particular, ¿Se alentarán los reordenamientos cercanos y, por lo tanto, se promoverán las bandas de corte? ¿O se desanimarán y, por lo tanto, promoverán la dureza? Creemos que comprender y, en última instancia, controlar la compleja interacción entre los reordenamientos, estrés, y la estructura, cuantificada aquí por la suavidad, es la clave para mejorar la tenacidad ".

Si los investigadores pueden entender por qué los diferentes sistemas se comportan de manera diferente más allá del rendimiento, pueden ser capaces de controlar la suavidad y cómo evoluciona cuando está bajo estrés. Esto podría conducir a revestimientos y materiales más duros, como pantallas de vidrio más duraderas para teléfonos.

"Los sólidos desordenados tienen muchas propiedades excelentes, "Dijo Liu." Puede moldearlos en cualquier forma que desee o crear superficies que sean atómicamente lisas, lo que realmente no se puede hacer con los sistemas cristalinos. Pero tienden a romperse fácilmente. Si podemos entender qué lo controla y cómo prevenirlo, entonces los conceptos empiezan a tener aplicaciones reales. En un caso ideal, queremos desarrollar nuevos, materiales más duros que no son tan frágiles o no se deshacen tan catastróficamente ".