Las notables propiedades de los materiales bidimensionales, formados por una sola capa de átomos, los han convertido en uno de los materiales más estudiados de nuestro tiempo. Tienen el potencial de marcar el comienzo de una nueva generación de electrónica mejorada, baterías y dispositivos sensoriales, entre otras aplicaciones.

Un obstáculo para realizar aplicaciones de estos materiales es el costo y el tiempo necesarios para los estudios experimentales. Sin embargo, Las simulaciones por computadora están ayudando a los investigadores a superar este desafío para caracterizar con precisión las estructuras y funciones de los materiales a un ritmo acelerado.

En el Laboratorio Nacional Argonne del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE), los investigadores han simulado el crecimiento de silicene, un material 2-D con atractivas propiedades electrónicas. Su trabajo, publicado en Nanoescala , ofrece información nueva y útil sobre las propiedades y el comportamiento del material y ofrece un modelo predictivo para otros investigadores que estudian materiales 2-D.

Avanzando, este modelo puede acelerar la comprensión de los investigadores de los materiales 2-D, y acercarnos a la realización de sus aplicaciones dentro de una amplia gama de industrias.

En simulaciones, Los investigadores de Argonne observaron silicene, compuesto por una capa de átomos de silicio, evolucionar a medida que crecía en el iridio metálico. Los científicos desarrollaron su modelo con el apoyo del Centro de Materiales a Nanoescala de Argonne y la Instalación de Computación de Liderazgo de Argonne (ALCF), ambas instalaciones para usuarios de la Oficina de Ciencias del DOE, y utilizando datos experimentales sobre el crecimiento de silicio.

"Usamos datos experimentales para construir el modelo, "dijo Mathew Cherukara, Investigador postdoctoral y autor principal de Argonne. "Luego usamos esta versión del modelo para hacer predicciones bajo diferentes condiciones, y también aprender los procesos físicos subyacentes que gobiernan el crecimiento del material ".

Luego, los autores trabajaron con investigadores de ALCF para simular el crecimiento de átomo por átomo de siliceno. Simularon el material en diversas condiciones, alterar variables como la temperatura y la velocidad a la que se depositó el siliceno, hasta que encontraron las mejores condiciones para crear un capa uniforme.

"Básicamente, hicimos 'experimentos' virtuales para optimizar diferentes variables, todo a un costo mucho menor que en el laboratorio, "dijo Badri Narayanan, Científico de materiales de Argonne y coautor principal. "Ahora, otros pueden evitar gran parte del ensayo y error dentro del laboratorio. En su lugar, pueden experimentar utilizando el conjunto optimizado de condiciones que nuestro modelo predice para producir mejor las estructuras y propiedades que desean ".

Con siliceno, Los átomos de silicio pueden organizarse en cuatro, anillos de cinco o incluso seis miembros, formando grupos o islas. Sus propiedades materiales pueden cambiar drásticamente dependiendo del número de átomos en un anillo, el tamaño y la distribución de estos anillos y cómo se conectan entre sí a lo largo del tiempo.

"En las simulaciones, recurrimos al uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar estos pequeños grupos sobre la marcha, ", dijo el becario postdoctoral de Argonne y coautor Henry Chan." El tamaño y la forma de los grupos y cómo se combinan en última instancia dictan las propiedades de estos materiales 2-D ".

Una ventaja de modelar materiales 2-D como el siliceno es que los investigadores pueden visualizar interacciones y configuraciones atómicas, como la formación de racimos intermedios durante el proceso de crecimiento. Estos a menudo evolucionan demasiado rápido para que los investigadores los capturen durante los experimentos.

"Es muy difícil capturar cúmulos o islas que se forman porque ocurren en escalas de tiempo muy cortas y escalas de longitud diminutas, "dijo Subramanian Sankaranarayanan, Científico y coautor de Argonne. "Nuestras simulaciones, que capturan solo decenas de nanosegundos, logren mostrar cómo se forman estas diminutas estructuras y revelar las condiciones óptimas para sintonizar las estructuras de una forma u otra ".

En la portada de la edición de agosto de Nanoescala .