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    Aprovechar el poder de la IA para comprender la materia densa cálida

    Estructura atómica y distribución de electrones en materia densa cálida. Crédito:Attila Cangi

    El estudio de la materia densa cálida nos ayuda a comprender lo que sucede dentro de los planetas gigantes, enanas marrones, y estrellas de neutrones. Sin embargo, este estado de la materia, que exhibe propiedades tanto de sólidos como de plasmas, no ocurre naturalmente en la Tierra. Se puede producir artificialmente en el laboratorio utilizando grandes experimentos de rayos X, aunque solo a pequeña escala y durante cortos períodos de tiempo. Los modelos teóricos y numéricos son fundamentales para evaluar estos experimentos, que son imposibles de interpretar sin fórmulas, algoritmos, y simulaciones. Los científicos del Centro de Comprensión de Sistemas Avanzados (CASUS) en Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf (HZDR) han desarrollado ahora un método para evaluar tales experimentos de manera más efectiva y rápida que antes.

    Describir el estado exótico de la materia densa y cálida plantea un desafío extraordinario para los investigadores. Para uno, Los modelos comunes de la física del plasma no pueden manejar las altas densidades que prevalecen en este estado. Y por otro incluso los modelos para la materia condensada ya no son efectivos bajo las inmensas energías que conlleva. Un equipo alrededor del Dr. Tobias Dornheim, Dr. Attila Cangi, Kushal Ramakrishna, y Maximilian Böhme de CASUS en Görlitz están trabajando en el modelado de sistemas tan complejos. Los resultados iniciales se publicaron recientemente en la revista Cartas de revisión física . El equipo unió fuerzas con el Dr. Jan Vorberger del Instituto de Física de la Radiación en HZDR y el Prof. Shigenori Tanaka de la Universidad de Kobe en Japón para desarrollar un nuevo método para calcular las propiedades de la materia densa caliente de manera más eficiente y rápida.

    "Con nuestro algoritmo, podemos realizar cálculos muy precisos de la corrección del campo local, que describe la interacción de los electrones en la materia densa cálida y, por lo tanto, nos permite desbloquear sus propiedades. Podemos utilizar este cálculo para modelar e interpretar resultados en futuros experimentos de dispersión de rayos X, sino también como base para otros métodos de simulación. Nuestro método ayuda a determinar las propiedades de la materia densa cálida, como temperatura y densidad, sino también su conductividad para corriente eléctrica o calor y muchas otras características, "Dornheim explica.

    Computadoras mainframe y redes neuronales

    "La motivación detrás de nuestro método es que a nosotros y a muchos otros investigadores nos gustaría saber exactamente cómo se comportan los electrones bajo la influencia de pequeñas perturbaciones, como el efecto de un haz de rayos X. Podemos derivar una fórmula para esto, pero es demasiado complejo para resolverlo con lápiz y papel. Es por eso que anteriormente recurrimos a una cierta simplificación, cuales, sin embargo, no pudo mostrar algunos efectos físicos importantes. Ahora hemos introducido una corrección que elimina este mismo defecto, "Dornheim continúa.

    Para implementarlo, llevaron a cabo simulaciones computacionalmente intensas durante millones de horas de procesador en computadoras mainframe. Con base en estos datos y con la ayuda de métodos estadísticos analíticos, los científicos entrenaron una red neuronal para predecir numéricamente la interacción de los electrones. Las ganancias de eficiencia proporcionadas por la nueva herramienta dependen de la aplicación en particular. "En general, aunque, podemos decir que los métodos anteriores requerían miles de horas de procesador para lograr un alto grado de precisión, mientras que nuestro método toma solo unos segundos, "dice Attila Cangi, quien se unió a CASUS de Sandia National Laboratories en los Estados Unidos. "Así que ahora podemos realizar la simulación en una computadora portátil, mientras que antes necesitábamos una supercomputadora".

    Outlook:un nuevo código estándar para la evaluación de experimentos

    Siendo por el momento, el nuevo código solo se puede usar para electrones en metales, por ejemplo en experimentos con aluminio. Sin embargo, los investigadores ya están trabajando en un código que se pueda aplicar de manera más general y que debería ofrecer resultados para una amplia variedad de materiales en condiciones muy diferentes en el futuro. "Queremos incorporar nuestros hallazgos en un nuevo código, que será de código abierto, a diferencia del código actual, que tiene licencia y, por lo tanto, es difícil de adaptar a nuevos conocimientos teóricos, "explica Maximilian Böhme, un estudiante de doctorado con CASUS que está colaborando en esto con el físico británico de plasma Dave Chapman.

    Tales experimentos de rayos X para estudiar la materia densa cálida solo son posibles en un puñado de grandes laboratorios, incluido el XFEL europeo cerca de Hamburgo, Alemania, sino también la fuente de luz coherente lineal (LCLS) en el Stanford Linear Accelerator Center (SLAC) en la Universidad de Stanford, la Instalación Nacional de Ignición (NIF) en el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, la máquina Z en Sandia National Laboratories, y el LAser de electrones libres SPring-8 Angstrom Compact (SACLA) en Japón. "Estamos en contacto con estos laboratorios y esperamos poder participar activamente en el modelado de los experimentos, "Revela Tobias Dornheim. Ya se están preparando los primeros experimentos en Helmholtz International Beamline for Extreme Fields (HIBEF) en el XFEL europeo.


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