Thomas Edison a essayé des centaines de matériaux et a échoué des milliers de fois avant de découvrir que le fil de coton carbonisé brûlait longtemps et brillamment dans une ampoule à incandescence. Les expériences prennent souvent du temps (l’équipe d’Edison a passé 14 mois) et coûtent cher (la combinaison gagnante coûte environ 850 000 $ en argent d’aujourd’hui).
Les dépenses et le temps augmentent de façon exponentielle lors du développement des matériaux quantiques qui révolutionneront l’électronique et l’informatique modernes.
Pour rendre possible la découverte de matériaux quantiques, les chercheurs se tournent vers des bases de données détaillées comme laboratoire virtuel. Une nouvelle base de données de matériaux quantiques sous-étudiés qui a été créée par des chercheurs du Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) offre une possibilité de découvrir de nouveaux matériaux qui pourraient alimenter des gadgets bien plus puissants que l’ampoule d’Edison.
Au-delà des essais et erreurs edisoniens
« Nous voulions comprendre une classe générale de matériaux qui ont la même structure cristalline, mais des propriétés différentes selon la façon dont vous les combinez et les cultivez », a déclaré le scientifique des matériaux Tim Pope. Cette classe de matériaux, connue sous le nom de dichalcogénures de métaux de transition (TMD), contient des milliers de combinaisons potentielles, chacune nécessitant une réaction d’une semaine pour faire croître des flocons de matériau de la taille de paillettes.
La fabrication du matériau n’est que la première étape pour comprendre ce qu’il peut faire. Comme l’a dit Micah Prange, scientifique en informatique du PNNL, chaque flocon est « vraiment petit, vraiment délicat », et les caractéristiques quantiques n’émergeront que lorsqu’elles seront étudiées à des températures extrêmement basses. Essentiellement, « tout un programme de recherche pourrait aller dans chaque flocon ».
Malgré la difficulté de les créer et de les mesurer, chaque combinaison promet d’améliorer considérablement l’électronique, les batteries, la dépollution et les appareils informatiques quantiques.
]Prange a déclaré que vous pouvez considérer les flocons comme « un graphène plus sophistiqué avec une phénoménologie plus riche et des possibilités plus pratiques ». Robuste, léger et flexible, le graphène est connu comme le matériau du futur, avec des utilisations dans tout, de l’aérospatiale à l’électronique portable.
« Les propriétés variées de cette classe de matériaux signifient que, si nous les comprenons mieux, l’une des combinaisons pourrait être sélectionnée pour une propriété souhaitée et exactement associée à l’utilisation idéale », a déclaré Pope, « ou même une toute nouvelle application. »
Développement des matériaux quantiques du futur
La construction de la base de données a commencé avec l’initiative de dynamique chimique du PNNL, un effort pour utiliser la force du PNNL en science des données pour combler les lacunes de connaissances laissées par les défis de mesure et les limites expérimentales.
Ces matériaux quantiques particuliers sont constitués de proportions variables des 38 métaux de transition, comme le tungstène ou le vanadium, en combinaison avec trois éléments de la famille du soufre. Ils peuvent également être cultivés dans trois structures cristallines différentes, ce qui signifie qu’il existe des milliers de combinaisons potentielles, toutes avec des propriétés distinctes.
En utilisant un type de modélisation appelé théorie fonctionnelle de la densité, les chercheurs ont calculé les propriétés de 672 structures uniques avec un total de 50 337 configurations atomiques individuelles. Avant cette recherche, il y avait moins de 40 configurations étudiées, avec seulement une compréhension rudimentaire de leurs propriétés.
« Les modèles peuvent déterminer la mécanique quantique de la façon dont les atomes sont disposés », a déclaré Prange. « A partir de là, vous pouvez dire si le matériau conduira l’électricité ou sera transparent ou à quel point le matériau sera difficile à comprimer ou à plier. »
En utilisant la base de données, les chercheurs du PNNL ont révélé des différences frappantes dans les comportements électriques et magnétiques entre différentes combinaisons. Il est important de noter que les chercheurs ont également découvert d’autres tendances en faisant varier le métal de transition, y compris une nouvelle compréhension de la chimie des métaux de transition au niveau quantique.
Combinaisons quantiques pour l’apprentissage automatique
« Lorsque la structure cristalline a été superposée à la base de données, elle correspondait parfaitement », a déclaré Pope, parlant des flocons cultivés par le PNNL qui commencent à valider les résultats de la modélisation.
« L’idée était vraiment de développer un grand ensemble de données de simulations théoriques afin que nous puissions utiliser l’analyse de données pour comprendre ces matériaux », a déclaré Prange. « La valeur immédiate du projet est que nous avons traité suffisamment de cas différents pour utiliser efficacement l’apprentissage automatique. »
L’ensemble de données open source, publié dans Données scientifiques, offre aux chercheurs un point de départ solide pour explorer les relations entre les structures initiales et les propriétés correspondantes. Avec ces informations, ils peuvent sélectionner des matériaux spécifiques à étudier.
« Ce projet est un exemple de la façon dont nous pouvons utiliser un grand ensemble de données informatiques pour guider la recherche expérimentale », a déclaré le scientifique en chef du CDI, Peter Sushko, « Des projets comme celui-ci fournissent des données essentielles à la communauté de l’apprentissage automatique et pourraient rationaliser le développement de matériaux. C’est passionnant réfléchir à ce qu’il faut comprendre ensuite pour permettre la synthèse de ces matériaux avec une précision atomique. »
Plus d’information:
Scott E. Muller et al, Une base de données ouverte de dichalcogénures de métaux de transition ternaires en vrac calculés, Données scientifiques (2023). DOI : 10.1038/s41597-023-02103-4