Las células solares no soportan el calor. La energía fotovoltaica pierde algo de energía en forma de calor al convertir la luz solar en electricidad. Lo contrario es válido para las luces fabricadas con diodos emisores de luz (LED), que convierten la electricidad en luz. Algunos científicos piensan que podría haber luz al final del túnel en la búsqueda de mejores materiales semiconductores para células solares y LED. gracias a las simulaciones de supercomputadoras que aprovecharon las unidades de procesamiento de gráficos para modelar nanocristales de silicio.

Los científicos llaman recombinación no radiativa a la pérdida de calor en los LED y las células solares. Y han luchado por comprender la física básica de esta pérdida de calor, especialmente para materiales con moléculas de más de 20 átomos.

"El verdadero desafío aquí es el tamaño del sistema, "explicó Ben Levine, profesor asociado en el Departamento de Química de la Universidad Estatal de Michigan. "Pasar de ese límite de 10-20 átomos a 50-100-200 átomos ha sido el verdadero desafío de cálculo aquí, "Dijo Levine. Eso es porque los cálculos involucraron escalar con el tamaño del sistema a alguna potencia, a veces cuatro o hasta seis, Dijo Levine. "Hacer el sistema diez veces más grande en realidad requiere que tengamos un rendimiento 10, 000 veces más operaciones. Es realmente un gran cambio en el tamaño de nuestros cálculos ".

Los cálculos de Levine involucran un concepto en fotoquímica molecular llamado intersección cónica:puntos de degeneración entre las superficies de energía potencial de dos o más estados electrónicos en un sistema cerrado. Un estudio en perspectiva publicado en septiembre de 2017 en la revista Journal of Physical Chemistry Letters encontró que los recientes desarrollos computacionales y teóricos han permitido la ubicación de intersecciones cónicas inducidas por defectos en nanomateriales semiconductores.

"La contribución clave de nuestro trabajo ha sido mostrar que podemos comprender estos procesos de recombinación en materiales al observar estas intersecciones cónicas, ", Dijo Levine." Lo que hemos podido demostrar es que las intersecciones cónicas se pueden asociar con defectos estructurales específicos en el material ".

El santo grial de la ciencia de los materiales sería predecir el comportamiento de recombinación no radiativa de un material en función de sus defectos estructurales. Estos defectos provienen de semiconductores 'dopados' con impurezas para controlar y modular sus propiedades eléctricas.

Mirando más allá del omnipresente semiconductor de silicio, Los científicos están recurriendo a los nanocristales de silicio como materiales candidatos para la próxima generación de células solares y LED. Los nanocristales de silicio son sistemas moleculares en el estadio de béisbol de 100 átomos con una emisión de luz extremadamente sintonizable en comparación con el silicio a granel. Y los científicos están limitados solo por su imaginación en las formas de adulterar y crear nuevos tipos de nanocristales de silicio.

"Hemos estado haciendo esto durante unos cinco años, "Levine explicó sobre su trabajo de intersección cónica." El enfoque principal de nuestro trabajo ha sido la prueba de concepto, mostrando que estos son cálculos que podemos hacer; que lo que encontramos está de acuerdo con el experimento; y que puede brindarnos información sobre experimentos que no podíamos realizar antes, "Dijo Levine.

Levine abordó los desafíos computacionales de su trabajo utilizando hardware de unidad de procesamiento de gráficos (GPU), del tipo diseñado típicamente para juegos de computadora y diseño gráfico. Las GPU sobresalen en batir a través de cálculos de álgebra lineal, las mismas matemáticas involucradas en los cálculos de Levine que caracterizan el comportamiento de los electrones en un material. "Usando las unidades de procesamiento de gráficos, hemos podido acelerar nuestros cálculos cientos de veces, lo que nos ha permitido pasar de la escala molecular, donde estábamos limitados antes, hasta el tamaño del nanomaterial, "Dijo Levine.

Asignaciones de infraestructura cibernética de XSEDE, el eXtreme Science and Engineering Discovery Environment, le dio a Levine acceso a más de 975, 000 horas de cómputo en el sistema de supercomputación Maverick en el Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC). Maverick es un recurso dedicado de visualización y análisis de datos diseñado con 132 GPU NVIDIA Tesla K40 "Atlas" para visualización remota y computación GPU para la comunidad nacional.

"Recursos a gran escala como Maverick en TACC, que tienen muchas GPU, ha sido maravilloso para nosotros, "Dijo Levine." Necesitas tres cosas para poder lograr esto. Necesitas buenas teorías. Necesita un buen hardware informático. Y necesita instalaciones que tengan ese hardware en cantidad suficiente, para que pueda hacer los cálculos que desee ".

Levine explained that he got started using GPUs to do science ten years ago back when he was in graduate school, chaining together SONY PlayStation 2 video game consoles to perform quantum chemical calculations. "Ahora, the field has exploded, where you can do lots and lots of really advanced quantum mechanical calculations using these GPUs, " Levine said. "NVIDIA has been very supportive of this. They've released technology that helps us do this sort of thing better than we could do it before." That's because NVIDIA developed GPUs to more easily pass data, and they developed the popular and well-documented CUDA interface.

"A machine like Maverick is particularly useful because it brings a lot of these GPUs into one place, " Levine explained. "We can sit down and look at 100 different materials or at a hundred different structures of the same material." We're able to do that using a machine such as Maverick. Whereas with a desktop gaming machine just has one GPU, we can do one calculation at a time. The large-scale studies aren't possible, " said Levine.

Now that Levine's group has demonstrated the ability to predict conical intersections associated with heat loss from semiconductors and semiconductor nanomaterials, he said the next step is to do materials design in the computer.

Said Levine:"We've been running some calculations where we use a simulated evolution, called a genetic algorithm, where you simulate the evolution process. We're actually evolving materials that have the property that we're looking for, one generation after the other. Maybe we have a pool of 20 different molecules. We predict the properties of those molecules. Then we randomly pick, decir, less than ten of them that have desirable properties. And we modify them in some way. We mutate them. Or in some chemical sense 'breed' them with one another to create new molecules, and test those. This all happens automatically in the computer. A lot of this is done on Maverick also. We end up with a new molecule that nobody has ever looked at before, but that we think they should look at in the lab. This automated design processes has already started."

El estudio, "Understanding Nonradiative Recombination through Defect-Induced Conical Intersections, " was published September 7, 2017 in the Revista de letras de química física . The study authors are Yinan Shu (University of Minnesota); B. Scott Fales (Stanford University, SLAC); Wei-Tao Peng and Benjamin G. Levine (Michigan State University). The National Science Foundation funded the study (CHE-1565634).