Las supercomputadoras se pueden utilizar para simular materiales a escalas muy diversas, desde el flujo de aire que pasa por el ala de un avión hasta el movimiento de los electrones alrededor de los átomos individuales. Los diferentes dominios de duración y escala de tiempo proporcionan diferentes niveles de información, pero actualmente se sabe poco sobre cómo se conectan estos niveles de información. El profesor Peter Coveney de University College London ha estado encabezando un programa a largo plazo que tiene como objetivo conectar las escalas, relacionar el comportamiento de átomos y moléculas con propiedades tangibles a macroescala.

A finales de la década de 1980, investigadores de Toyota demostraron que al reforzar polímeros como el nailon con arcilla a nanoescala, Se podría realizar una mejora significativa en una amplia gama de propiedades de ingeniería. Conocidos como nanocompuestos de arcilla-polímero, Estos materiales tienen una densidad muy baja pero también son resistentes y resistentes, propiedades ideales para la construcción de vehículos.

Desde entonces, se han realizado investigaciones exhaustivas sobre estos materiales, y aunque ha habido cierto éxito en la búsqueda de nuevos compuestos útiles, ha demostrado ser difícil. Los mismos investigadores que hicieron el descubrimiento inicial cuando trabajaban para Toyota escribieron recientemente sobre la relativa escasez de tales descubrimientos desde su avance hace casi treinta años, citando la laboriosa naturaleza de prueba y error de los experimentos exploratorios requeridos, pero también una falta fundamental de comprensión de cómo y por qué materiales como los nanocompuestos de arcilla y polímero poseen propiedades tan anómalas.

Profesor Peter Coveney de University College London, en colaboración con sus colegas, el Dr. James Suter y el Dr. Derek Groen, ha estado trabajando en formas de conectar diferentes representaciones de la materia, que él cree que es el primer paso para acelerar el proceso de descubrimiento de materiales nuevos y útiles. "Imagina, por ejemplo, un material que se ha fracturado. A nivel molecular, esto se muestra como la ruptura de enlaces químicos por electrones que se mueven entre átomos, mientras que la manifestación a mayor escala sería la rotura de un componente hecho de ese material. Estas son representaciones muy diferentes del mismo evento, pero ambos son igualmente correctos. Simular este evento por separado a diferentes escalas es relativamente fácil. Lo que no es tan fácil es conectar los dos, extrapolar las propiedades a macroescala de un material a partir de su composición química ".

Crear una descripción de un material que funcione en todas las escalas sin tener que inyectar parámetros ad hoc en niveles más altos es un paso crucial hacia el descubrimiento de materiales in silico. Para realizar un "modelado multiescala", como se le conoce, los parámetros de nivel más bajo deben ser extremadamente precisos, y se necesitan las computadoras más potentes para ejecutar las simulaciones. Pero las recompensas por tener éxito en esta tarea son grandes; si se pueden predecir las propiedades físicas útiles de un material a partir de su estructura molecular, luego, los costosos y lentos experimentos de prueba y error pueden eliminarse del proceso de descubrimiento.

En febrero de 2015, la revista Advanced Materials publicó un artículo de Suter, Groen y Coveney que analiza las propiedades de varios nanocompuestos de polímero de arcilla. Sin embargo, no son los materiales específicos los que hacen que el artículo sea tan interesante, sino más bien los métodos innovadores detrás de la investigación. En el papel, describen un método que se puede utilizar para calcular las propiedades de los nanocompuestos de polímero de arcilla mediante modelos multiescala. Los únicos insumos necesarios para este "laboratorio virtual" son la composición química, estructura molecular, y condiciones de procesamiento, y, a cambio, proporciona información que en gran parte nunca se ha mostrado antes en ningún tipo de modelado, mucho menos en un experimento.

"Al conectar todas las escalas en un modelo multiescala, pudimos mostrar el proceso por el que los polímeros entran en las capas de arcilla:cómo sucede y cuánto tiempo lleva, "dice Coveney." Clay existe naturalmente como hojas apiladas llamadas tactoides. Cuando agrega un polímero, romperá esta configuración natural - encapsulando, exfoliar o intercalar las pilas. Nuestra simulación mostró que el compuesto luego se organiza en una orientación particular, de modo que las propiedades del material comienzan a verse muy diferentes de lo que podría predecirse a partir de una combinación lineal de las propiedades de la arcilla y el polímero ".

El artículo fue considerado tan importante por Advanced Materials que, por primera vez en toda su historia, la revista de alto impacto publicó un artículo extendido para que los métodos detrás del trabajo pudieran explicarse completamente. "La capacidad de modelar y simular las propiedades de un material de esta manera ha abierto la puerta para hacer predicciones que podrían acelerar enormemente muchos procesos de descubrimiento científico, no solo en el campo de los nanocompuestos de arcilla-polímero, "explica Coveney.

Grafeno por ejemplo, es un material que se ha promocionado durante mucho tiempo como un material de maravilla moderno que eventualmente revolucionará numerosos campos de investigación. Sin embargo, entregar las aplicaciones prácticas del grafeno ha resultado difícil, sobre todo debido a los desafíos de producirlo en cantidades suficientemente grandes. El modelado multiescala podría usarse para modelar la producción industrial de grafeno exfoliando láminas 2D de grafeno a partir de grafito, un proceso bastante similar a la exfoliación de tactoides de arcilla en la producción de nanocompuestos de arcilla y polímero.

Coveney y sus investigadores han hecho un uso extensivo de las supercomputadoras PRACE de nivel 0, incluyendo 40,5 millones de horas centrales en JUGENE BlueGene / P en FZJ. "La realización de simulaciones multiescala entra dentro del dominio de lo que llamamos" tareas informáticas heroicas ", él dice. "Personalmente creo que el futuro de la ciencia de los materiales radica en obtener una comprensión adecuada de los compuestos, y esto depende en gran medida de la naturaleza de alta fidelidad de nuestros modelos y simulaciones. Las supercomputadoras de nivel 0, como las proporcionadas por PRACE, son absolutamente esenciales para ejecutar estas simulaciones en períodos de tiempo factibles. y así el éxito de nuestro trabajo y cualquier trabajo futuro que utilice nuestros métodos se apoya en el acceso que tienen los investigadores a estos valiosos recursos ".

A corto plazo, Los métodos del equipo tienen el potencial de acelerar el descubrimiento y la comprensión científicos. A la larga, la ciencia de los materiales cambiará para mejor, by eliminating a lot of the trial and error that currently besets the development of useful materials.