Una de las clases de problemas más importantes que todos los científicos y matemáticos aspiran a resolver, debido a su relevancia tanto en la ciencia como en la vida real, son problemas de optimización. Desde acertijos esotéricos de informática hasta problemas más realistas de generación de rutas para vehículos, diseño de cartera de inversiones, y marketing digital:en el centro de todo se encuentra un problema de optimización que debe resolverse.

Una técnica atractiva que se utiliza a menudo para resolver este tipo de problemas es la técnica de 'recocido cuántico, 'un marco que aborda los problemas de optimización mediante el uso de "túneles cuánticos", un fenómeno físico cuántico, para elegir una solución óptima entre varias soluciones candidatas. Irónicamente, es en los problemas de la mecánica cuántica donde la técnica ha encontrado una aplicación bastante escasa. "Químicos y científicos de materiales, que se ocupan de problemas cuánticos, en su mayoría no están familiarizados con el recocido cuántico y, por lo tanto, no piensan en usarlo. Por lo tanto, encontrar aplicaciones de esta técnica es importante para aumentar su reconocimiento como un método útil en este dominio. "dice el profesor Ryo Maezono del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Japón (JAIST), que se especializa en aplicar la ciencia de la información al campo de la ciencia de los materiales.

Con ese fin, El profesor Maezono exploró, en un estudio reciente publicado en Informes científicos , el fenómeno de difusión iónica en sólidos, un tema de gran interés en la ciencia de los materiales puros y aplicados, junto con sus compañeros, Keishu Utimula, un doctorado Licenciado en ciencia de materiales por JAIST (en 2020) y autor principal del estudio, Prof. Kenta Hongo, y el profesor Kousuke Nakano, aplicando un marco que combinaba el recocido cuántico con cálculos ab initio, un método que calcula las propiedades físicas de los materiales sin depender de datos experimentales. "Si bien las técnicas actuales ab initio pueden proporcionar información sobre las redes de caminos de difusión de los iones, es difícil mapear esa información en un conocimiento útil del coeficiente de difusión, una cantidad prácticamente relevante, "explica el Prof. Maezono.

Específicamente, el equipo buscó calcular el 'factor de correlación, 'una cantidad clave en el proceso de difusión, y se dio cuenta de que esto podría hacerse enmarcando el proceso como un problema de optimización de enrutamiento, que es precisamente para lo que el marco de recocido cuántico está diseñado para resolver. Respectivamente, Los científicos calcularon el factor de correlación para un enrejado tetragonal bidimensional simple, por lo que ya conocían el resultado exacto, utilizando recocido cuántico y una variedad de otras técnicas computacionales y comparó sus resultados.

Si bien los factores de correlación evaluados fueron consistentes con el resultado analítico para todos los métodos empleados, todos los enfoques adolecían de limitaciones debido a costos computacionales poco realistas para sistemas de gran tamaño. Sin embargo, Los científicos notaron que el gasto computacional para el recocido cuántico creció mucho más lentamente de forma lineal en comparación con las otras técnicas. que mostró un rápido crecimiento exponencial.

El profesor Maezono está emocionado por el hallazgo y confía en que, con suficiente avance tecnológico, El recocido cuántico se presentaría como la mejor opción posible para resolver problemas en la ciencia de los materiales. "El problema de la difusión de iones en sólidos es de vital importancia en la construcción de baterías más pequeñas con mayor capacidad o para mejorar la resistencia del acero. Nuestro trabajo muestra que el recocido cuántico es eficaz para resolver este problema y puede ampliar el alcance de la ciencia de los materiales en su conjunto," ", concluye.