papel<\/a> por el estudiante graduado del MIT Xiaochen Du, los profesores Rafael G\u00f3mez-Bombarelli y Bilge Yildiz, el miembro del personal t\u00e9cnico del Laboratorio Lincoln del MIT, Lin Li, y otras tres personas.<\/p>\nLas superficies de los materiales a menudo interact\u00faan con su entorno de maneras que dependen de la configuraci\u00f3n exacta de los \u00e1tomos en la superficie, que puede diferir seg\u00fan las partes de la estructura at\u00f3mica del material que est\u00e9n expuestas. Piensa en un pastel de capas con pasas y nueces: dependiendo exactamente de c\u00f3mo cortes el pastel, quedar\u00e1n expuestas diferentes cantidades y disposiciones de las capas y frutas en el borde de la rebanada. El medio ambiente tambi\u00e9n importa. La superficie del pastel se ver\u00e1 diferente si se remoja en alm\u00edbar, lo que lo vuelve h\u00famedo y pegajoso, o si se mete en el horno, lo que hace que la superficie quede crujiente y oscura. Esto es similar a c\u00f3mo responden las superficies de los materiales cuando se sumergen en un l\u00edquido o se exponen a temperaturas variables.<\/p>\n
Los m\u00e9todos utilizados habitualmente para caracterizar las superficies de los materiales son est\u00e1ticos y analizan una configuraci\u00f3n particular entre millones de posibilidades. El nuevo m\u00e9todo permite una estimaci\u00f3n de todas las variaciones, bas\u00e1ndose en unos pocos c\u00e1lculos de primeros principios elegidos autom\u00e1ticamente mediante un proceso iterativo de aprendizaje autom\u00e1tico, para encontrar aquellos materiales con las propiedades deseadas.<\/p>\n
Adem\u00e1s, a diferencia de los m\u00e9todos actuales t\u00edpicos, el nuevo sistema se puede ampliar para proporcionar informaci\u00f3n din\u00e1mica sobre c\u00f3mo las propiedades de la superficie cambian con el tiempo en condiciones operativas, por ejemplo, mientras un catalizador promueve activamente una reacci\u00f3n qu\u00edmica, o mientras un electrodo de bater\u00eda se est\u00e1 cargando o descarga.<\/p>\n
El m\u00e9todo de los investigadores, al que llaman marco de reconstrucci\u00f3n autom\u00e1tica de superficies, evita la necesidad de utilizar ejemplos de superficies cuidadosamente seleccionados para entrenar la red neuronal utilizada en la simulaci\u00f3n. En cambio, comienza con un \u00fanico ejemplo de una superficie de corte pr\u00edstina, luego utiliza el aprendizaje activo combinado con un tipo de algoritmo de Monte-Carlo para seleccionar sitios para muestrear en esa superficie, evaluando los resultados de cada sitio de ejemplo para guiar la selecci\u00f3n del siguiente. sitios. Utilizando menos de 5.000 c\u00e1lculos de primeros principios, de los millones de composiciones y configuraciones qu\u00edmicas posibles, el sistema puede obtener predicciones precisas de las energ\u00edas superficiales a trav\u00e9s de diversos potenciales qu\u00edmicos o el\u00e9ctricos, informa el equipo.<\/p>\n
\u201cEstamos analizando la termodin\u00e1mica\u201d, dice Du, \u201clo que significa que, bajo diferentes tipos de condiciones externas como presi\u00f3n, temperatura y potencial qu\u00edmico, que pueden estar relacionados con la concentraci\u00f3n de un determinado elemento, (podemos investigar) qu\u00e9 \u00bfCu\u00e1l es la estructura m\u00e1s estable para la superficie?<\/p>\n
En principio, determinar las propiedades termodin\u00e1micas de la superficie de un material requiere conocer las energ\u00edas de la superficie en una disposici\u00f3n at\u00f3mica \u00fanica espec\u00edfica y luego determinar esas energ\u00edas millones de veces para abarcar todas las variaciones posibles y capturar la din\u00e1mica de los procesos que tienen lugar. Si bien en teor\u00eda es posible hacer esto computacionalmente, \u201csimplemente no es asequible\u201d a una escala de laboratorio t\u00edpica, dice G\u00f3mez-Bombarelli. Los investigadores han podido obtener buenos resultados examinando s\u00f3lo unos pocos casos espec\u00edficos, pero no son casos suficientes para proporcionar una imagen estad\u00edstica real de las propiedades din\u00e1micas implicadas, afirma.<\/p>\n
Al utilizar su m\u00e9todo, dice Du, \u201ctenemos nuevas caracter\u00edsticas que nos permiten muestrear la termodin\u00e1mica de diferentes composiciones y configuraciones. Tambi\u00e9n demostramos que podemos lograrlos a un costo menor, con evaluaciones de energ\u00eda de mec\u00e1nica cu\u00e1ntica menos costosas. Y tambi\u00e9n podemos hacerlo con materiales m\u00e1s duros\u201d, incluidos los materiales de tres componentes.<\/p>\n
\u201cLo que se hace tradicionalmente en el campo\u201d, dice, \u201ces que los investigadores, bas\u00e1ndose en su intuici\u00f3n y conocimiento, probar\u00e1n s\u00f3lo unas pocas superficies de conjetura. Pero hacemos un muestreo completo y se hace autom\u00e1ticamente\u201d. Dice que \u201chemos transformado un proceso que antes era imposible o extremadamente desafiante debido a la necesidad de la intuici\u00f3n humana. Ahora, requerimos una m\u00ednima aportaci\u00f3n humana. Simplemente proporcionamos la superficie impecable y nuestra herramienta se encarga del resto\u201d.<\/p>\n
Esa herramienta, o conjunto de algoritmos inform\u00e1ticos, llamado AutoSurfRecon, ha sido puesto a disposici\u00f3n de los investigadores de forma gratuita para que pueda ser descargado y utilizado por cualquier investigador del mundo para ayudar, por ejemplo, a desarrollar nuevos materiales para catalizadores, como por ejemplo el producci\u00f3n de hidr\u00f3geno \u201cverde\u201d como combustible alternativo libre de emisiones, o para nuevos componentes de bater\u00edas o pilas de combustible.<\/p>\n
Por ejemplo, dice G\u00f3mez-Bombarelli, al desarrollar catalizadores para la producci\u00f3n de hidr\u00f3geno, \u201cparte del problema es que no se entiende realmente en qu\u00e9 se diferencia su superficie de su volumen a medida que ocurre el ciclo catal\u00edtico. Entonces, existe una desconexi\u00f3n entre c\u00f3mo se ve el material cuando se usa y c\u00f3mo se ve cuando se prepara antes de ponerlo en acci\u00f3n\u201d.<\/p>\n
A\u00f1ade que \u201cal final del d\u00eda, en cat\u00e1lisis, la entidad responsable de que el catalizador haga algo son unos pocos \u00e1tomos expuestos en la superficie, por lo que realmente importa mucho c\u00f3mo se ve exactamente la superficie en ese momento\u201d.<\/p>\n
Otra aplicaci\u00f3n potencial es el estudio de la din\u00e1mica de las reacciones qu\u00edmicas utilizadas para eliminar el di\u00f3xido de carbono del aire o de las emisiones de las centrales el\u00e9ctricas. Estas reacciones a menudo funcionan mediante el uso de un material que act\u00faa como una especie de esponja para absorber ox\u00edgeno, por lo que elimina los \u00e1tomos de ox\u00edgeno de las mol\u00e9culas de di\u00f3xido de carbono, dejando atr\u00e1s mon\u00f3xido de carbono, que puede ser un combustible \u00fatil o una materia prima qu\u00edmica. Desarrollar tales materiales \"requiere comprender qu\u00e9 hace la superficie con los ox\u00edgenos y c\u00f3mo est\u00e1 estructurada\", dice G\u00f3mez-Bombarelli.<\/p>\n
Utilizando su herramienta, los investigadores estudiaron la disposici\u00f3n at\u00f3mica de la superficie del material de perovskita, \u00f3xido de titanio y estroncio, o SrTiO.3<\/sub>, que ya hab\u00eda sido analizado por otros utilizando m\u00e9todos convencionales durante m\u00e1s de tres d\u00e9cadas pero a\u00fan no se entend\u00eda completamente. Descubrieron dos nuevas disposiciones de los \u00e1tomos en su superficie que no se hab\u00edan informado previamente, y predicen que, de hecho, es poco probable que ocurra una disposici\u00f3n de la que se hab\u00eda informado.<\/p>\n\"Esto pone de relieve que el m\u00e9todo funciona sin intuiciones\", afirma G\u00f3mez-Bombarelli. \"Y eso es bueno porque a veces la intuici\u00f3n es err\u00f3nea y lo que la gente pensaba que era cierto resulta no serlo\". Esta nueva herramienta, afirm\u00f3, permitir\u00e1 a los investigadores ser m\u00e1s exploratorios y probar una gama m\u00e1s amplia de posibilidades.<\/p>\n
Ahora que su c\u00f3digo ha sido lanzado a la comunidad en general, dice, \"esperamos que sirva de inspiraci\u00f3n para mejoras muy r\u00e1pidas\" por parte de otros usuarios.<\/p>\n
El equipo inclu\u00eda a James Damewood, estudiante de doctorado en el MIT, Jaclyn Lunger PhD ’23, que ahora est\u00e1 en Flagship Pioneering, y Reisel Millan, un ex postdoctorado que ahora trabaja en el Instituto de Tecnolog\u00eda Qu\u00edmica en Espa\u00f1a. El trabajo cont\u00f3 con el apoyo de la Fuerza A\u00e9rea de EE. UU., el Departamento de Defensa de EE. UU. y la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias de EE. UU.<\/p>\n<\/p><\/div>\n
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