Los cristales son omnipresentes:la mayoría de los metales, por ejemplo, son cristalinos. Conocido por la organización casi perfecta de sus átomos, Sin embargo, los cristales siempre contienen imperfecciones, que se llaman defectos. La concentración y morfología de los defectos en un sólido cristalino influyen directamente en las propiedades del material. Por lo tanto, mejorar la comprensión de los defectos de los cristales y su evolución facilitará la predicción de cambios en la forma en que cambian los materiales a lo largo del tiempo. Comprender estos cambios es especialmente crucial para garantizar el diseño óptimo de las instalaciones sujetas a condiciones ambientales severas como la irradiación.

En la ciencia moderna de los materiales, Los investigadores simulan la aparición y evolución de defectos en sólidos cristalinos utilizando simulaciones por computadora a muy gran escala. Sin embargo, el inmenso flujo de datos generados hace que el análisis de experimentos de simulación numérica sea un proceso extremadamente complejo. Investigadores del CEA, cuyos resultados se han publicado recientemente en Comunicaciones de la naturaleza , proponen un enfoque novedoso que se puede aplicar universalmente para superar esta dificultad. Este nuevo enfoque es el primer método que se puede aplicar a todos los materiales con estructura cristalina. Proporcionar una visualización continua de un defecto y su entorno atómico, esto facilita la descripción de procesos físicos complejos como la migración de defectos bajo irradiación.

Los investigadores, de la División de Energía Nuclear y la División de Aplicaciones Militares de la CEA, se han basado en métodos de inteligencia artificial para desarrollar un algoritmo que describe las distorsiones en el entorno atómico local causadas por defectos en el material. Esta puntuación de distorsión facilita la localización automática de defectos y permite una descripción "estratificada" de defectos que se puede utilizar para distinguir zonas con diferentes niveles de distorsión dentro de la estructura cristalina.

Los resultados de este estudio abren muchas posibilidades interesantes para el desarrollo futuro en toda la comunidad científica de materiales. Estas herramientas de simulación se pueden utilizar para automatizar el análisis de grandes conjuntos de datos, como los generados como resultado de técnicas experimentales como la tomografía con sonda atómica, microscopía electrónica de transmisión y radiación sincrotrón, métodos que ya se están utilizando para sondear los misterios de la materia. Estos desarrollos también pueden aplicarse en otros campos, incluida la química, biología y medicina, por ejemplo, para detectar defectos celulares característicos del cáncer.