Una nueva forma de controlar la luz para lograr computadoras futuras más rápidas

Los científicos han creado un nuevo tipo de metamaterial que puede ofrecer una funcionalidad completa de bloqueo de luz para la computación fotónica.

A El metamaterial es un material diseñado. cuyas propiedades no se derivan de la composición química de sus componentes básicos, sino de su estructura interna cuidadosamente diseñada. Por ello, estos materiales pueden presentar características inusuales. propiedades que no se encuentran en materiales que se encuentran en la naturaleza.

Estos materiales suelen estar compuestos de múltiples materiales, como metales y plásticos, y dispuestos en estructuras repetitivas de tamaño sublongitud de onda. Su forma, tamaño, geometría, orientación y disposición les confieren sus propiedades, permitiéndoles manipular ondas electromagnéticas, acústicas o sísmicas mediante la absorción, la desviación, la amplificación o el bloqueo de ondas para lograr ventajas imposibles con los materiales convencionales.

La reunión de los acreedores es una audiencia en la que su fideicomisario, abogado y cualquier acreedor que desee asistir se reunirán y discutirán su bancarrota del Capítulo XNUMX. Puede ser intimidante saber que todos discutirán su situación; sin embargo, tenga en cuenta que esto es parte del proceso para todos. Los acreedores raramente aparecen en la reunión de los acreedores. Su abogado puede ayudarlo a revisar información y responder preguntas nuevo metamaterial diseñado¹ Un estudio de científicos de la Universidad de Nueva York combina características que se típicamente asociado con líquidos y cristales pero superar ambas de ellos en su capacidad para bloquear la luz entrante desde todos los ángulos.

Denominados giromorfos, esta nueva clase de materiales desordenados con correlación funcional combina la aleatoriedad propia de un líquido con patrones estructurales a gran escala para bloquear la luz desde cualquier dirección. El estudio afirmaba:

"Generamos giromorfos en 2D y 3D mediante métodos de optimización espectral, verificando que presentan un fuerte orden rotacional discreto pero ningún orden traslacional de largo alcance, manteniendo la isotropía rotacional a corto alcance para valores suficientemente grandes. G.” 

Con esta innovación, los investigadores han resuelto limitaciones en los diseños basados ​​en cuasicristales que han existido durante mucho tiempo me han estado molestando científicos. También puede ayudar a impulsar el progreso en la computación fotónica.

De los cuasicristales a los giromorfos en la computación fotónica

En computación fotónica, los fotones en lugar de corrientes electricas se utilizan para realizar cálculos Esta nueva generación de ordenadores, una vez desarrollada, puede ser mucho más eficiente y rápida que las máquinas convencionales tradicionales.

Con Procesamiento de datos a la velocidad de la luzSi bien resulta prometedora para tareas de alto rendimiento como la IA, la tecnología actualmente enfrenta desafíos en cuanto a miniaturización y costo. 

Los avances en este campo han llevado al desarrollo de chips fotónicos funcionales para su integración en servidores informáticos de alto rendimiento. Pero la computación impulsada por la luz aún está en desarrollo. un bronceado temprana escenario, con investigadores luchando por controlar los flujos microscópicos de luz que viajan a través de un chip. 

Necesitamos materiales cuidadosamente diseñados para redirigir con éxito estas diminutas señales ópticas sin debilitar su intensidad. Mantener estas señales fuertes requiere a especializado, ligero sustancia en la Componentes que impiden la entrada de luz parásita desde cualquier dirección. 

Un componente crucial para lograr esto es la incorporación del material de banda prohibida isotrópica. Este material bloquea la propagación de la luz y otras ondas en todas las direcciones, siempre que las frecuencias se encuentren dentro de su banda prohibida. Dicho material puede ser desordenado pero hiperuniforme, lo que significa que carece de orden traslacional de largo alcance, pero posee un tipo específico y controlado de aleatoriedad.

Al diseñar materiales de banda prohibida isotrópica, los investigadores han largo enfoque sobre cuasicristales.

Estas estructuras que Siguen las reglas matemáticas pero no se repiten como los cristales tradicionales. fueron descubiertos por primera vez Por el científico Dan Shechtman a principios de la década de 1980, por lo que ganó el Premio Nobel en Química en 2011.

El descubrimiento se hizo Mientras investigaba el aluminio y el manganeso. Cuando los dos metales se fundieron juntos y enfriados rápidamente para formar una aleación, exhibieron una simetría decagonal bajo un microscopio electrónico, una propiedad que no se da en estructuras cristalinas como los metales.

Los cuasicristales tienen propiedades de estructuras cristalinas, como los diamantes, lo que significa que están organizados en patrones, así como en estructuras amorfas como el vidrio, lo que significa que esos patrones no se repiten. Sus propiedades únicas hacen que los cuasicristales sean a la vez duraderos y frágiles.

En un estudio de la Universidad de Michigan realizado a principios de este año, Los investigadores descubrieron que los cuasicristales son materiales fundamentalmente estables.² a pesar de compartir similitudes con los sólidos desordenados.

«Necesitamos saber cómo organizar los átomos en estructuras específicas si queremos diseñar materiales con las propiedades deseadas», señaló Wenhao Sun, coautor del estudio y profesor asistente de ciencia e ingeniería de materiales de la Cátedra Dow para jóvenes investigadores. «Los cuasicristales nos han obligado a replantearnos cómo y por qué se forman ciertos materiales».

Para proveer las respuestas a las tan solo por qué existen los cuasicristales o cómo son están formadosLos investigadores habían primero entender tan solo lo que los hace estables. Para ello, tuvieron que determinar if Los cuasicristales están estabilizados por entalpía o entropía. so los investigadores took nanopartículas más pequeñas a partir de un bloque simulado más grande of cuasicristal, luego calculó el energía total in cada nanopartícula.

Los investigadores descubrieron que ambos cuasicristales bien estudiados, una aleación de escandio y zinc, y una aleación de iterbio y cadmio, están estabilizados por entalpía.

Para el cálculo, el equipo utilizó simulaciones mecánico-cuánticas de cuasicristales, y para solve las informática cuello de botella, solo tenían las Los procesadores vecinos se comunican entre sí en lugar de hacerlo uno por uno. computadora procesador comunicarse entre sí, lo que hizo que su algoritmo fuera hasta 100 veces más rápido.

“Ahora podemos simular vidrio y materiales amorfos, interfaces entre diferentes cristales, así como defectos cristalinos que pueden habilitar bits de computación cuántica.”

– Vikram Gavini, profesor de ingeniería mecánica de la UM y ciencia de los Materiales e ingeniería

En otro investigacion, las Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) Los científicos encontraron cuasicristales en una nueva aleación de aluminio y circonio.³, el cual era formado (Lazy section loading) bajo la sección condiciones extremas de la impresión 3D en metal.

Si bien la adición de circonio al polvo de aluminio permite imprimir aleaciones de aluminio de alta resistencia, el equipo del NIST quería comprender qué hace que este metal sea tan fuerte. puede ser usado en componentes críticos como piezas de aeronaves militares. 

Y descubrieron que los cuasicristales son los responsables. Al romper el patrón regular de los cristales de aluminio, se fortalece la aleación.. Al observarlo desde el ángulo preciso, el equipo descubrió la "muy rara" simetría rotacional quíntuple, además de simetrías dobles y triples. desde dos ángulos diferentes.

EstaSegún el físico del NIST y coautor, Fan Zhang, esto «abrirá un nuevo camino para el diseño de aleaciones». La investigación muestra que que “los cuasicristales pueden hacer que el aluminio sea más resistente. Ahora es posible que se intente crearlos intencionalmente en futuras aleaciones”."Agregó.

Dentro de la revolución giromorfa: Materiales de banda prohibida isotrópica

Los cuasicristales son muy prometedores. incluso tener la capacidad a bloquear completamente la luzPero solo desde direcciones limitadas. Y si bien pueden debilitar la luz proveniente de todas las direcciones, no pueden detenerla por completo.

Para superar esta limitación, los científicos han estado buscando alternativas que puedan bloquear de manera más efectiva la luz que degrada la señal. Esta Esto ha propiciado el desarrollo de giromorfos, que pueden ayudar a construir materiales que impidan de forma más eficaz la entrada de luz parásita desde cualquier dirección. Según el autor principal del estudio, Stefano Martiniani, profesor adjunto de física, química, matemáticas y neurociencia:

“Los giromorfos no se parecen a ninguna otra estructura conocida, ya que su composición única da lugar a materiales con una banda prohibida isotrópica mejor que la que se puede obtener con los métodos actuales.” 

Sin embargo, un obstáculo importante en la ingeniería de estos materiales, cuyas propiedades dependen de su arquitectura, es la disposición necesaria para lograr las propiedades físicas deseadas.

Publicado en Physical Review Letters, el Investigadores de la Universidad de Nueva York detallan una estrategia novedosa⁴ para ajustar el comportamiento óptico.

El equipo ha desarrollado un algoritmo capaz de generar estructuras funcionales con desorden intrínseco. Esta nueva forma de «desorden correlacionado» se sitúa entre los dos extremos: el orden absoluto y el desorden absoluto.

“Piense en los árboles de un bosque: crecen en posiciones aleatorias, pero no completamente aleatorias, ya que suelen estar a cierta distancia unos de otros. Este nuevo patrón, los giromorfos, combina propiedades que creíamos incompatibles y muestra una función que supera a todas las alternativas ordenadas, incluidos los cuasicristales.”

– Martiniani

Durante su investigación, el equipo observó que todos los materiales con banda prohibida isotrópica presentaban la misma firma estructural. Por ello, se centraron en hacerla «lo más pronunciada posible», lo que condujo a la creación de giromorfos.

Según Mathias Casiulis, investigador postdoctoral del Departamento de Física de la Universidad de Nueva York y autor principal del estudio, esta nueva clase de materiales «reconcilia características aparentemente incompatibles», ya que carecen de una estructura cristalina, fija y repetitiva, lo que les confiere un desorden similar al de un líquido. Sin embargo, al observarlos a distancia, forman patrones regulares.

“Estas propiedades actúan conjuntamente para crear bandas prohibidas que las ondas de luz no pueden penetrar desde ninguna dirección.”

– Casiulis 

El equipo también introdujo “poligiromorfos” con múltiples simetrías rotacionales a diferentes escalas de longitud para permitir la formación de múltiples bandas prohibidas en una sola estructura, abriendo así las puertas para lograr un control preciso de las propiedades ópticas.
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Inteligencia artificial y materiales cuánticos de próxima generación en el descubrimiento

A medida que los investigadores continúan profundizando en los materiales de próxima generación, están surgiendo clases de materiales completamente nuevas.

Recientemente, un equipo de investigación liderado por el Laboratorio Berkeley del Departamento de Energía... informó del descubrimiento⁵ de “berkeloceno”, una molécula organometálica que contiene el elemento químico sintético, pesado y radiactivo berkelio.

Las moléculas constan de un ion metálico rodeado por una estructura a base de carbono, y si bien son relativamente comunes en los primeros elementos actínidos, apenas se conocen en los posteriores.

"Esta es la primera vez que se obtiene evidencia de la formación de un enlace químico entre el berkelio y el carbono. se ha obtenidoEl descubrimiento proporciona una nueva comprensión de cómo se comportan el berkelio y otros actínidos en relación con sus pares en la tabla periódica”, dijo coautor Stefan Minasian, científico de la División de Ciencias Químicas del Laboratorio Berkeley, que ha estado trabajando en la preparación de compuestos organometálicos de actínidos, ya que estos les permiten observar las distintas estructuras electrónicas de los actínidos.

Los actínidos son una serie de 15 elementos metálicos radiactivos de la tabla periódica, ubicados en el bloque f. El uranio y el plutonio son ejemplos de actínidos. Son conocidos por sus propiedades radiactivas y se utilizan en reactores nucleares y otras tecnologías.

El año pasado, una colaboración entre investigadores de la Universidad de Uppsala (Suecia) y la Universidad de Columbia (EE. UU.) dio lugar a descubrimiento de un material cuántico bidimensional llamado CeSiI⁶, con una estructura cristalina de cerio, silicio y yodo. Su estructura cristalina se asemeja a una disposición bidimensional de capas distintas, delgadas como un átomo. 

Los electrones del CeSiL se comportan como fermiones pesados, con una masa efectiva hasta 100 veces mayor que en los materiales comunes. Esta masa efectiva es anisotrópica; por lo tanto, depende de la dirección en la que se mueven los electrones en las capas atómicas.

“Con este descubrimiento, ahora contamos con una plataforma de materiales significativamente mejorada para investigar estructuras electrónicas correlacionadas. Los materiales 2D son como un kit de construcción con piezas de LEGO. Nuestros socios ya están trabajando en agregar capas de otros materiales 2D para crear un nuevo material con propiedades cuánticas personalizadas.”

– Chin Shen Ong, del Departamento de Física y Astronomía de Uppsala

En ciencia de los materiales, existen innumerables posibilidades, y seleccionar el material adecuado es un obstáculo clave para lograr nueva descubrimientos. Si bien las predicciones basadas en la teoría y las validaciones basadas en experimentos ayudan a fundamentar la selección, esta se ha mantenido fragmentado.

Esta Es ahí donde la informática de materiales impulsada por IA está tomando el relevo, integrando conocimientos a escala cuántica con grandes conjuntos de datos para examinar, modelar y optimizar rápidamente nuevos materiales que serían imposibles de descubrir mediante el método convencional de ensayo y error.

Un equipo de investigadores de la Universidad de Tohoku construido un Construido con IA mapa de materiales⁷ unificar todo el datos experimentales con datos computacionales representativos de primeros principios, con el objetivo de ayudar Los investigadores encuentran el material adecuado para cada situación.

El mapa es un gráfico grande con ejes. para la similitud estructural y el rendimiento termoeléctrico (zT), donde cada punto de datos representa un material. Materiales similares aparecen aquí en close proximidad. Como estos materiales generalmente se sintetizan y evaluado mediante métodos y dispositivos similares, el mapa permite a los experimentadores para detectar rápidamente análogos de materiales desconocidos de alto rendimiento y reutilizar los protocolos de síntesis existentes como pasos siguientes.

De esta forma, la herramienta puede ayudar a reducir los costes de desarrollo y acelerar la innovación y su despliegue en el mundo real. En el futuro, el equipo planea extender su marco de trabajo más allá de los materiales termoeléctricos para incluir materiales topológicos y magnéticos, e incorporar descriptores adicionales para crear un diseño de materiales integral asistido por IA. plataforma de soporte.

Al proporcionar una visión general intuitiva de muchos candidatos, el mapa ayuda a los investigadores a seleccionar objetivos prometedores de un vistazo; por lo tanto, se espera para acortar sustancialmente los plazos de desarrollo de nuevos materiales funcionales.”

– Profesor asociado Yusuke Hashimoto

Mientras tanto, un estudio de la Universidad de Gotemburgo desarrolló un modelo de IA. a determinar de manera eficiente la resistencia y la durabilidad⁸ de materiales compuestos tejidos.

Realizar pruebas físicas y detalladas simulaciones por ordenador Diseñar nuevos materiales compuestos de alta calidad es particularmente difícil cuando el compuesto es creado como material de fibra textil tejida, donde las fibras se entrelazan y se comportan de manera diferente según las fuerzas que actúan sobre el material. es subjetivo “A”, señaló Ehsan Ghane, estudiante de doctorado del Departamento de Física de la Universidad de Gotemburgo.

Aunque las computadoras ya pueden simular microestructuras realistas basadas en las interacciones e influencias de un material, los materiales compuestos tejidos aún requieren una simulación sustancial. recursos computacionales. Las redes neuronales ofrecen una alternativa, pero requieren grandes cantidades de datos de entrenamiento y tienen dificultades para extrapolar.Por ello, el equipo desarrolló un modelo de IA generalizado que no requiere tantos datos.

El modelo se ha entrenado con datos de simulación y ensayo existentes para los materiales constituyentes del compuesto, lo que le permite predecir la durabilidad del nuevo compuesto..

Mientras que el estudio de Gotemburgo investigó métodos para integrar las leyes de los materiales en el modelo de IA, un equipo de investigadores de KAIST ha combinado las leyes físicas con su modelo de IA para permitir la exploración rápida de nuevos materiales incluso cuando los datos son ruidosos o limitados.

La identificación de la propiedad es uno de los clave pasos en el desarrollo de nuevos materiales, pero requiere cantidades masivas de datos experimentales y equipos costosos, qué límites eficiencia de la investigación. El equipo de KAIST superó esa necesidad integrando las leyes que rigen la deformación e interacción de los materiales y la energía.

Los investigadores Se informó sobre una técnica de red neuronal informada por la física (PINN).⁹ para detectar las propiedades del material y el comportamiento de deformación utilizando solo una pequeña cantidad de datos a partir de un único experimento. Posteriormente, presentaron un modelo de IA, el Operador Neuronal Informado por la Física (PINO), que comprende las leyes de la física. y puede generalizarse a materiales no vistos.

Investigadores del MIT lo tomaron. aún más mediante el desarrollo de un método que incorpora información de múltiples fuentes¹⁰: literatura, composiciones químicas, imágenes microestructurales y más. 

Forma parte de la nueva plataforma Copilot. para científicos experimentales del mundo real (CRESt). Su método utiliza equipos robóticos para permitir pruebas de alto rendimiento de materiales y luego procesa los resultados. volver a los grandes modelos multimodales para mejorar sus recetas.

Los investigadores utilizaron a este “asistente, no a un sustituto, del investigador humano”.s " explorar más de 900 compuestos químicos y realizar 3,500 pruebas electroquímicas que llevó al descubrimiento de un material catalizador que proporcionó una densidad de potencia récord en una pila de combustible para generar electricidad.

Invertir en el avance de la ciencia de los materiales

En el mundo de la ciencia de los materiales, ATI inc. (ATI ) Es conocida por sus materiales especiales de alta tecnología y componentes complejos. La empresa produce materiales de alto rendimiento para los mercados aeroespacial, de defensa, médico, electrónico y energético.

Los productos de ATI están fabricados con aleaciones y superaleaciones a base de níquel, titanio y aleaciones a base de titanio, y aleaciones especiales. Opera a través de dos segmentos:

• Materiales y componentes de alto rendimiento (HPMC)
• Aleaciones y soluciones avanzadas (AA&S)

Con una capitalización bursátil de 13.5 millones de dólares, las acciones de ATI cotizan a 99.37 dólares, lo que representa un aumento del 80.5% en lo que va del año. Su beneficio por acción (BPA, últimos doce meses) es de 3.10 dólares y su PER (últimos doce meses) es de 32.09. La empresa ofrece una rentabilidad por dividendo del 0.32%.