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    L'algoritmo richiede mesi, non anni, per trovare materiale per una migliore conversione dell'energia

    Un nuovo algoritmo utilizza gli elementi chimici in un cristallo per prevederne le proprietà del materiale. L'algoritmo semplifica il calcolo necessario per la scoperta del materiale e accelera il processo di circa 10, 000 volte, rispetto agli algoritmi esistenti. Credito:Second Bay Studios/Harvard SEAS

    Anche nelle auto più efficienti dal punto di vista dei consumi, circa il 60 percento dell'energia totale della benzina viene dispersa attraverso il calore nel tubo di scarico e nel radiatore. Per combattere questo, i ricercatori stanno sviluppando nuovi materiali termoelettrici in grado di convertire il calore in elettricità. Questi materiali semiconduttori potrebbero far ricircolare l'elettricità nel veicolo e migliorare l'efficienza del carburante fino al 5%.

    La sfida è, Gli attuali materiali termoelettrici per il recupero del calore di scarto sono molto costosi e richiedono tempo per lo sviluppo. Uno dei materiali all'avanguardia, costituito da una combinazione di afnio e zirconio (elementi più comunemente usati nei reattori nucleari), ci sono voluti 15 anni dalla sua scoperta iniziale per ottimizzare le prestazioni.

    Ora, ricercatori della Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences (SEAS) hanno sviluppato un algoritmo in grado di scoprire e ottimizzare questi materiali in pochi mesi, basandosi sulla risoluzione di equazioni della meccanica quantistica, senza alcun input sperimentale.

    "Questi sistemi termoelettrici sono molto complicati, " ha detto Boris Kozinsky, un professore associato di recente nomina di Scienza dei materiali computazionale presso SEAS e autore senior dell'articolo. "I materiali semiconduttori devono avere proprietà molto specifiche per funzionare in questo sistema, compresa l'elevata conduttività elettrica, alta potenza termica, e bassa conducibilità termica, in modo che tutto quel calore venga convertito in elettricità. Il nostro obiettivo era trovare un nuovo materiale che soddisfacesse tutte le proprietà importanti per la conversione termoelettrica e allo stesso tempo fosse stabile ed economico".

    Kozinsky è stato coautore della ricerca con Georgy Samsonidze, un ingegnere ricercatore presso il Robert Bosch Research and Technology Center di Cambridge, MA, dove entrambi gli autori hanno condotto la maggior parte della ricerca.

    Per trovare un tale materiale, il team ha sviluppato un algoritmo in grado di prevedere le proprietà di trasporto elettronico di un materiale basato solo sugli elementi chimici utilizzati nel cristallo cristallino. La chiave era semplificare l'approccio computazionale per lo scattering elettrone-fonone e accelerarlo di circa 10, 000 volte, rispetto agli algoritmi esistenti.

    Il nuovo metodo e i risultati dello screening computazionale sono pubblicati in Materiali energetici avanzati .

    Utilizzando l'algoritmo migliorato, i ricercatori hanno esaminato molte possibili strutture cristalline, comprese strutture che non erano mai state sintetizzate prima. Da quelli, Kozinsky e Samsonidze hanno ridotto la lista a diversi candidati interessanti. Di quei candidati, i ricercatori hanno effettuato un'ulteriore ottimizzazione computazionale e hanno inviato i migliori risultati al team sperimentale.

    In uno sforzo precedente, gli sperimentatori hanno sintetizzato i migliori candidati suggeriti da questi calcoli e hanno trovato un materiale efficiente e stabile quanto i precedenti materiali termoelettrici, ma 10 volte più economico. Il tempo totale dallo screening iniziale ai dispositivi funzionanti:15 mesi.

    "Abbiamo fatto in 15 mesi di calcolo e sperimentazione ciò che ha richiesto 15 anni per ottimizzare i materiali precedenti, "ha detto Kozinsky. "Ciò che è veramente eccitante è che probabilmente non stiamo ancora comprendendo appieno la portata della semplificazione. Potremmo potenzialmente rendere questo metodo ancora più veloce ed economico".

    Kozinsky ha detto che spera di migliorare la nuova metodologia e usarla per esplorare il trasporto elettronico in una classe più ampia di nuovi materiali esotici come gli isolanti topologici.

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