Un equipo internacional de científicos descubrió mediante simulaciones por supercomputadora que al flexionar el diamante, su conductividad térmica se puede aumentar o disminuir drásticamente. Científicos de todo el mundo están interesados ​​en estudiar la ingeniería de deformaciones elásticas para descubrir las propiedades que exhiben los materiales cuando están sometidos a grandes tensiones de tracción o corte.

Hallazgos como este podrían abrir la puerta al desarrollo de nuevos dispositivos microelectrónicos y optoelectrónicos, como chips de computadora, sensores cuánticos, dispositivos de comunicación y más.

"Nuestro estudio demuestra el marco para mapear todo el límite de estabilidad de fonones en un espacio de deformación de seis dimensiones, que puede guiar la ingeniería de materiales a través de la ingeniería de deformación elástica", dijo Frank Shi, ex investigador del Departamento de Ciencia e Ingeniería Nuclear y del Departamento de Ciencia e Ingeniería de Materiales del Instituto Tecnológico de Massachusetts.

Shi es coautor del estudio que revela la conductividad térmica ajustable del diamante publicado en las Proceedings of the National Academy of Sciences en febrero de 2024.

Shi y sus colegas desarrollaron un modelo computacional calibrado con datos experimentales utilizando dispersión de neutrones y rayos X de diamantes no deformados para determinar las propiedades físicas del diamante deformado, como la estabilidad de los fonones, las estructuras de las bandas de los fonones y la vida útil de los fonones.

"Al aplicar este marco, descubrimos que la conductividad térmica de la red del diamante a temperatura ambiente se puede aumentar o disminuir en más del 90% a través de tensiones mecánicas sin inducir inestabilidades dentro del material", añadió Shi.

Shi completó un trabajo anterior en 2021 que llevó a cabo cálculos de mecánica cuántica de la estructura de bandas electrónicas del diamante, que describe la energía de los electrones y fue importante en la construcción del modelo vibratorio de la red.

El equipo científico utilizó una supercomputadora Frontera en el Centro de Computación Avanzada de Texas (TACC). Comenzaron con una asignación de Pathways y luego se expandieron a una asignación de recursos de liderazgo de hasta cinco millones de horas de nodo.

"Usamos Frontera para generar los datos del gran espacio de deformación de seis dimensiones, además de la estructura de bandas de fonones tridimensional", dijo el coautor del estudio Ju Li, profesor de Ciencia e Ingeniería de Materiales y profesor de Battelle Energy Alliance en Nuclear. Ingeniería en el MIT.

Li utilizó Frontera para completar miles de cálculos de teoría funcional de densidad para determinar la estructura de la banda de fonones y las propiedades de dispersión de fonones en función del tensor de deformación. Luego entrenaron una red DPU (unidad de procesamiento de datos) utilizando aprendizaje automático para generar una función de respuesta de nueve dimensiones para el modelo.

"Y con eso, podemos proporcionar las propiedades vibratorias y electrónicas del diamante para tensiones arbitrarias de una manera rápida", añadió Li. "Ahora es un cálculo mucho menos costoso con el modelo de aprendizaje automático. Por primera vez, podemos delinear completamente la superficie de 'deformación ideal' de seis dimensiones".

Según Li, este trabajo avanza el concepto de deformación ideal, propuesto por primera vez por Yakov Frenkel en 1926, que proporciona un número aproximado para el corte simple, sin tener en cuenta las propiedades individuales del material.

"Con la supercomputadora Frontera, pudimos hacer por primera vez un mapa de navegación del espacio de deformación elástica que gobierna la estabilidad de los fonones y la conductividad térmica del diamante", añadió Li.

En portátiles y teléfonos móviles, se utiliza tecnología de silicio de tensión estándar para estirar la red cristalina del transistor en aproximadamente un uno por ciento, lo que hace que los electrones se muevan más rápido en el canal de silicio.

"Vamos a subir al 10%", afirmó Li. "Y debido a que es un espacio de seis dimensiones, si aumento la magnitud de la deformación en un factor de 10, su volumen paramétrico es mayor en un factor de un millón en el espacio de deformación elástica. Es por eso que necesitamos un cálculo de alta potencia para mapear el características."

"Los cálculos de la mecánica cuántica realizados en Frontera nos dieron la verdad fundamental de estos datos para que pudiéramos entrenar un modelo de aprendizaje automático", añadió Shi.

Sin el aprendizaje automático, se necesitarían miles de millones de cálculos para modelar una cantidad sustancial de estados de deformación

"Nos ahorra un valioso tiempo de cálculo sin sacrificar la precisión", afirmó Shi.

Esta investigación encaja en un esfuerzo científico más amplio llamado Iniciativa del Genoma Material (MGI), un análogo conceptual del Proyecto Genoma Humano que mapeó y secuenció genes en el genoma humano. El MGI integra modelado avanzado, herramientas computacionales y experimentales, y datos cuantitativos para acelerar los descubrimientos de materiales avanzados utilizados en baterías, chips de computadora y más.

"Los seis grados de libertad adicionales que estudiamos nos brindan enormes libertades nuevas", dijo Li. Las propiedades vibratorias de los fonones son clave para la superconductividad, las propiedades termoeléctricas y la conductividad térmica.

Li añadió que Frontera es un recurso "tremendo" no sólo para la investigación, sino también para la educación y el desarrollo de la fuerza laboral. "Para mi grupo, el sistema me ha ayudado a orientar a los pasantes de West Point de los estudiantes del ROTC. Les resulta extremadamente fácil de acceder y utilizar", afirmó Li.

Se ha dicho muchas veces que las supercomputadoras ayudan a acelerar el proceso de descubrimiento de la ciencia de los materiales.

"Nos permiten utilizar simulaciones para iterar rápidamente modelos refinados basados ​​en nuevos datos y luego explorar diferentes enfoques para el diseño y la búsqueda de materiales", concluyó Shi. "Este rápido ciclo de prueba de hipótesis acelera la transición de conocimientos teóricos a aplicaciones prácticas. Es un paradigma importante y muy necesario para que los científicos de materiales realicen investigaciones modernas".