Gli atomi all'interno dei materiali non sono sempre perfettamente ordinati, come di solito raffigurato nei modelli. In magnetico, materiali ferroelettrici (o che mostrano polarità elettrica) e leghe, c'è competizione tra la disposizione casuale degli atomi e il loro desiderio di allinearsi in uno schema perfetto. Il cambiamento tra questi due stati, chiamata transizione di fase, avviene ad una determinata temperatura.

Markus Eisenbach, uno scienziato computazionale presso l'Oak Ridge National Laboratory del Dipartimento di Energia, è a capo di un gruppo di ricercatori che hanno deciso di modellare il comportamento di questi materiali utilizzando principi primi, dalla fisica fondamentale senza condizioni preimpostate che si adattano a dati esterni.

"Stiamo solo grattando la superficie della comprensione della fisica sottostante di queste tre classi di materiali, ma abbiamo un ottimo inizio, " Dice Eisenbach. "I tre sono in realtà sovrapposti in quanto le loro modalità di funzionamento comportano disordine, eccitazioni termiche e conseguenti transizioni di fase – dal disordine all'ordine – per esprimere il proprio comportamento”.

Eisenbach afferma di essere affascinato da "come il magnetismo appare e poi scompare a temperature variabili. Il controllo del magnetismo da una direzione all'altra ha implicazioni per la registrazione magnetica, ad esempio, e tutti i tipi di macchine elettriche, ad esempio motori nelle automobili o generatori nelle turbine eoliche".

I modelli dei ricercatori potrebbero anche aiutare a trovare forti, magneti versatili che non utilizzano elementi delle terre rare come ingrediente. Situato nella parte inferiore della tavola periodica, questi 17 materiali provengono quasi esclusivamente dalla Cina e, a causa della loro fonte limitata, sono considerati critici. Sono un pilastro nella composizione di molti potenti magneti.

Eisenbach e i suoi collaboratori, che include il suo team ORNL e Yang Wang con il Pittsburgh Supercomputing Center, sono al secondo anno di un premio DOE INCITE (Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment) per modellare tutti e tre i materiali a livello atomico. Hanno ricevuto 100 milioni di ore di elaborazione sul supercomputer Titan di ORNL e hanno già risultati impressionanti in magnetismo e leghe. Titan è ospitato presso l'Oak Ridge Leadership Computing Facility (OLCF), una struttura per gli utenti dell'Office of Science del DOE.

I ricercatori prendono in giro il comportamento su scala atomica usando, a volte, un codice ibrido che combina Wang-Landau (WL) Monte Carlo e metodi di diffusione multipla (LSMS) localmente autoconsistenti. WL è un approccio statistico che campiona il panorama dell'energia atomica in termini di effetti di temperatura finita; LSMS determina il valore energetico. Solo con LSMS, hanno calcolato le proprietà magnetiche dello stato fondamentale di una particella di ferro-platino. E senza fare alcuna supposizione al di là della composizione chimica, hanno determinato la temperatura alla quale la lega rame-zinco passa da uno stato disordinato a uno ordinato.

Inoltre, Eisenbach è stato coautore di due articoli sulla scienza dei materiali nell'ultimo anno, uno in Leadership Computing, l'altro una lettera in Natura , in cui lui e colleghi hanno riferito di utilizzare le coordinate tridimensionali di una vera nanoparticella di ferro-platino con 6, 560 ferro e 16, 627 atomi di platino per trovare le sue proprietà magnetiche.

"Stiamo combinando l'efficienza del campionamento WL, la velocità dell'LSMS e la potenza di calcolo di Titano per fornire una solida descrizione termodinamica dei primi principi del magnetismo, " Dice Eisenbach. "La combinazione ci offre anche un trattamento realistico delle leghe e dei materiali funzionali".

Le leghe sono composte da almeno due metalli. Ottone, ad esempio, è una lega di rame e zinco. Magneti, Certo, sono utilizzati in tutto, dalle carte di credito alle macchine per la risonanza magnetica e nei motori elettrici. Materiali ferroelettrici, come il titanato di bario e il titanato di zirconio, forma quello che è noto come un momento elettrico, in una fase di transizione, quando le temperature scendono al di sotto della temperatura di Curie ferroelettrica - il punto in cui gli atomi si allineano, innescando il magnetismo spontaneo. Il termine – dal nome del fisico francese Pierre Curie, che alla fine del XIX secolo descrisse come i materiali magnetici rispondono ai cambiamenti di temperatura, si applica sia alle transizioni ferroelettriche che ferromagnetiche. Eisenbach ei suoi collaboratori sono interessati a entrambi i fenomeni.

Eisenbach è particolarmente incuriosito dalle leghe ad alta entropia, una sottoclasse relativamente nuova scoperta un decennio fa che potrebbe contenere proprietà meccaniche utili. Le leghe convenzionali hanno un elemento dominante, ad esempio ferro in acciaio inossidabile. leghe ad alta entropia, d'altra parte, distribuire uniformemente i loro elementi su un reticolo cristallino. Non diventano fragili quando vengono raffreddati, rimanendo flessibile a temperature estremamente basse.

Per comprendere la configurazione delle leghe ad alta entropia, Eisenbach usa l'analogia di una scacchiera cosparsa di perline bianche e nere. In un materiale ordinato, perline nere occupano quadrati neri e perline bianche, quadrati bianchi. Nelle leghe ad alta entropia, però, le perle sono sparse casualmente attraverso il reticolo indipendentemente dal colore fino a quando il materiale raggiunge una bassa temperatura, molto inferiore alle normali leghe, quando si ordina quasi a malincuore.

Eisenbach e i suoi colleghi hanno modellato un materiale grande come 100, 000 atomi utilizzando il metodo Wang-Landau/LSMS. "Se voglio rappresentare il disordine, Voglio una simulazione che calcoli per centinaia se non migliaia di atomi, piuttosto che solo due o tre, " lui dice.

Per modellare una lega, i ricercatori hanno prima utilizzato l'equazione di Schrodinger per determinare lo stato degli elettroni negli atomi. "Risolvere l'equazione ti permette di capire gli elettroni e le loro interazioni, che è la colla che tiene insieme il materiale e ne determina le proprietà fisiche."

Tutte le proprietà e le energie di un materiale sono calcolate da molte centinaia di migliaia di calcoli su molte configurazioni possibili e su temperature variabili per fornire un rendering in modo che i modellisti possano determinare a quale temperatura un materiale perde o guadagna il suo magnetismo, oa quale temperatura una lega passa da uno stato disordinato a uno perfettamente ordinato.

Eisenbach attende con impazienza l'arrivo del supercomputer Summit, da cinque a sei volte più potente di Titan, all'OLCF alla fine del 2018. "In definitiva, possiamo fare simulazioni più grandi e possibilmente guardare materiali disordinati ancora più complessi con più componenti e composizioni ampiamente variabili, dove il disordine chimico potrebbe portare a comportamenti fisici qualitativamente nuovi".