Home Ciencia Poner hidrógeno en tierra firme: simulaciones con un modelo de aprendizaje automático predicen una nueva fase de hidrógeno sólido

Poner hidrógeno en tierra firme: simulaciones con un modelo de aprendizaje automático predicen una nueva fase de hidrógeno sólido

por Redacción BL
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El hidrógeno, el elemento más abundante en el universo, se encuentra en todas partes, desde el polvo que llena la mayor parte del espacio exterior hasta los núcleos de las estrellas y muchas sustancias aquí en la Tierra. Esta sería razón suficiente para estudiar el hidrógeno, pero sus átomos individuales también son los más simples de cualquier elemento con solo un protón y un electrón. Para David Ceperley, profesor de física en la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, esto hace que el hidrógeno sea el punto de partida natural para formular y probar teorías de la materia.

Ceperley, también miembro del Centro de Tecnología y Ciencia de la Información Cuántica de Illinois, utiliza simulaciones por computadora para estudiar cómo los átomos de hidrógeno interactúan y se combinan para formar diferentes fases de la materia, como sólidos, líquidos y gases. Sin embargo, una verdadera comprensión de estos fenómenos requiere mecánica cuántica, y las simulaciones mecánicas cuánticas son costosas. Para simplificar la tarea, Ceperley y sus colaboradores desarrollaron una técnica de aprendizaje automático que permite realizar simulaciones mecánicas cuánticas con una cantidad de átomos sin precedentes. informaron en Cartas de revisión física que su método encontró un nuevo tipo de hidrógeno sólido de alta presión que la teoría y los experimentos pasados ​​pasaron por alto.

«El aprendizaje automático resultó enseñarnos mucho», dijo Ceperley. «Habíamos estado viendo señales de un nuevo comportamiento en nuestras simulaciones anteriores, pero no confiábamos en ellas porque solo podíamos acomodar una pequeña cantidad de átomos. Con nuestro modelo de aprendizaje automático, podíamos aprovechar al máximo los métodos más precisos y ver qué sucede». realmente está pasando».

Los átomos de hidrógeno forman un sistema mecánico cuántico, pero capturar su comportamiento cuántico completo es muy difícil incluso en las computadoras. Una técnica de vanguardia como Quantum Monte Carlo (QMC) puede simular de manera factible cientos de átomos, mientras que comprender los comportamientos de fase a gran escala requiere simular miles de átomos durante largos períodos de tiempo.

Para hacer que QMC sea más versátil, dos exestudiantes de posgrado, Hongwei Niu y Yubo Yang, desarrollaron un modelo de aprendizaje automático entrenado con simulaciones de QMC capaz de albergar muchos más átomos que QMC por sí solo. Luego usaron el modelo con el investigador asociado postdoctoral Scott Jensen para estudiar cómo se derrite la fase sólida de hidrógeno que se forma a presiones muy altas.

Los tres estaban examinando diferentes temperaturas y presiones para formar una imagen completa cuando notaron algo inusual en la fase sólida. Mientras que las moléculas en el hidrógeno sólido normalmente son casi esféricas y forman una configuración llamada empaquetamiento compacto hexagonal (Ceperley lo comparó con naranjas apiladas), los investigadores observaron una fase en la que las moléculas se vuelven figuras oblongas (Ceperley las describió como huevos). como.

«Comenzamos con el objetivo no demasiado ambicioso de refinar la teoría de algo que conocemos», recordó Jensen. «Desafortunadamente, o quizás afortunadamente, fue más interesante que eso. Apareció este nuevo comportamiento. De hecho, era el comportamiento dominante a altas temperaturas y presiones, algo de lo que no había indicios en la teoría más antigua».

Para verificar sus resultados, los investigadores entrenaron su modelo de aprendizaje automático con datos de la teoría funcional de la densidad, una técnica ampliamente utilizada que es menos precisa que QMC pero puede acomodar muchos más átomos. Descubrieron que el modelo de aprendizaje automático simplificado reproducía perfectamente los resultados de la teoría estándar. Los investigadores concluyeron que sus simulaciones QMC a gran escala asistidas por aprendizaje automático pueden explicar los efectos y hacer predicciones que las técnicas estándar no pueden.

Este trabajo ha iniciado una conversación entre los colaboradores de Ceperley y algunos experimentadores. Las mediciones de hidrógeno a alta presión son difíciles de realizar, por lo que los resultados experimentales son limitados. La nueva predicción ha inspirado a algunos grupos a revisar el problema y explorar más detenidamente el comportamiento del hidrógeno en condiciones extremas.

Ceperley señaló que comprender el hidrógeno bajo altas temperaturas y presiones mejorará nuestra comprensión de Júpiter y Saturno, planetas gaseosos compuestos principalmente de hidrógeno. Jensen agregó que la «simplicidad» del hidrógeno hace que la sustancia sea importante para estudiar. “Queremos entender todo, por lo que debemos comenzar con sistemas que podamos atacar”, dijo. «El hidrógeno es simple, por lo que vale la pena saber que podemos manejarlo».

Este trabajo se realizó en colaboración con Markus Holzmann de Univ. Grenoble Alpes y Carlo Pierleoni de la Universidad de L’Aquila. El grupo de investigación de Ceperley cuenta con el apoyo del Departamento de Energía de EE. UU., Oficina de Ciencias Energéticas Básicas, programa de Ciencias de Materiales Computacionales bajo el Premio DE-SC0020177.

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