Un nuovo modo per controllare la luce per computer del futuro più veloci

Gli scienziati hanno creato un nuovo tipo di metamateriale in grado di offrire funzionalità complete di blocco della luce per l'informatica fotonica.

A il metamateriale è un materiale ingegnerizzato le cui proprietà non derivano dalla composizione chimica dei suoi componenti di base, ma dalla loro struttura interna accuratamente progettata. In quanto tali, questi materiali possono presentare caratteristiche insolite proprietà che non vengono trovati nei materiali naturali.

Questi materiali sono tipicamente composti da più materiali, come metalli e materie plastiche, e disposti in strutture ripetute a lunghezza d'onda inferiore. La forma, le dimensioni, la geometria, l'orientamento e la disposizione conferiscono loro le proprietà, consentendo loro di manipolare le onde elettromagnetiche, acustiche o sismiche assorbendole, piegandole, amplificandole o bloccandole, ottenendo vantaggi non possibili con i materiali convenzionali.

Migliori nuovo metamateriale ingegnerizzato¹ dagli scienziati della New York University combina le caratteristiche che sono tipicamente associato a liquidi e cristalli ma superare entrambi di loro nella sua capacità di bloccare la luce in arrivo da tutte le angolazioni.

Chiamati giromorfi, la nuova classe di materiali disordinati funzionalmente correlati unisce la casualità tipica dei liquidi con modelli strutturali su larga scala per bloccare la luce da ogni direzione. Lo studio afferma:

"Generiamo giromorfi in 2D e 3D mediante metodi di ottimizzazione spettrale, verificando che mostrino un forte ordine rotazionale discreto ma nessun ordine traslazionale a lungo raggio, mantenendo al contempo l'isotropia rotazionale a corto raggio per un numero sufficientemente grande di 𝐺.” 

Con questa innovazione i ricercatori hanno risolto limitazioni nei progetti basati sui quasicristalli che hanno da tempo mi sono preoccupato scienziati. Può anche contribuire a promuovere il progresso nell'informatica fotonica.

Dai quasicristalli ai giromorfi nell'informatica fotonica

Nell'informatica fotonica, i fotoni invece di correnti elettriche sono utilizzati per l'esecuzione calcoli. Una volta realizzata, questa nuova generazione di computer potrà essere molto più efficiente e veloce delle tradizionali macchine convenzionali.

Con elaborazione dati alla velocità della luce, è promettente per compiti ad alte prestazioni come l'intelligenza artificiale, ma attualmente la tecnologia deve affrontare sfide legate alla miniaturizzazione e ai costi. 

I progressi in questo campo hanno portato allo sviluppo di chip fotonici funzionali da integrare nei server di elaborazione ad alte prestazioni. Ma l'informatica basata sulla luce è ancora ad un presto palcoscenico, con i ricercatori che lottano per controllare i flussi microscopici di luce che viaggiano attraverso un chip. 

Per reindirizzare con successo questi minuscoli segnali ottici senza indebolirne la potenza, abbiamo bisogno di materiali progettati con cura. Mantenere forti questi segnali richiede a specializzato, leggero sostanza nel hardware che impedisce alla luce parassita di entrare da qualsiasi direzione. 

Un componente cruciale per raggiungere questo obiettivo è l'integrazione del materiale con bandgap isotropico. Questo materiale impedisce alla luce o ad altre onde di propagarsi in tutte le direzioni, purché le frequenze siano comprese nel suo bandgap. Tale materiale può essere disordinato ma iperuniforme, il che significa che non presenta un ordine traslazionale a lungo raggio, ma possiede un tipo specifico e controllato di casualità.

Durante la progettazione di materiali a bandgap isotropico, i ricercatori hanno a lungo concentrato sui quasicristalli.

Queste strutture che seguono le regole matematiche ma non si ripetono come i cristalli tradizionali furono scoperti per la prima volta dallo scienziato Dan Shechtman indietro nei primi anni '1980, per il quale vinse il premio Nobel in Chimica nel 2011.

La scoperta era fatto durante la ricerca sull'alluminio e sul manganese. Quando i due metalli erano fusi insieme e raffreddati rapidamente per formare una lega, hanno mostrato una simmetria decuplicata al microscopio elettronico, una proprietà che non si verifica nelle strutture cristalline come i metalli.

I quasicristalli hanno proprietà di strutture cristalline, come i diamanti, il che significa che sono organizzati in strutture amorfe come il vetro, il che significa che tali strutture non si ripetono. Le loro proprietà uniche rendono i quasicristalli sia resistenti che fragili.

In uno studio dell'Università del Michigan condotto all'inizio di quest'anno, i ricercatori hanno scoperto che i quasicristalli sono materiali fondamentalmente stabili² nonostante condividano somiglianze con i solidi disordinati.

"Dobbiamo sapere come disporre gli atomi in strutture specifiche se vogliamo progettare materiali con le proprietà desiderate", ha osservato il coautore dello studio, Wenhao Sun, Dow Early Career Assistant Professor di Scienza e Ingegneria dei Materiali. "I quasicristalli ci hanno costretto a ripensare come e perché determinati materiali possano formarsi".

Fornire , il risposte a ad appena perché esistono i quasicristalli o come sono formati, i ricercatori avevano per prima cosa capire ad appena ciò che li rende stabili. Per questo, hanno dovuto determinare if i quasicristalli sono stabilizzati dall'entalpia o dall'entropia, so i ricercatori ha preso nanoparticelle più piccole da un blocco simulato più grande of quasicristallo, poi calcolato il energia totale in ogni nanoparticella.

I ricercatori hanno scoperto che entrambi i quasicristalli ben studiati, una lega di scandio e zinco e una lega di itterbio e cadmio, sono stabilizzati dall'entalpia.

Per il calcolo, il team ha utilizzato simulazioni quantomeccaniche di quasicristalli e risolvere , il informatica collo di bottiglia, avevano solo , il i processori vicini comunicano piuttosto che ogni computer processore comunicare tra loro, il che ha reso il loro algoritmo fino a 100 volte più veloce.

"Ora possiamo simulare materiali in vetro e amorfi, interfacce tra diversi cristalli, nonché difetti cristallini che possono abilitare bit di calcolo quantistico."

– Vikram Gavini, professore di ingegneria meccanica e scienza dei materiali e ingegneria

In un altro riparazioni, , il National Institute of Standards and Technology (NIST) gli scienziati hanno trovato quasicristalli in una nuova lega di alluminio-zirconio³, quale Prima formato sotto il condizioni estreme della stampa 3D in metallo.

Mentre l'aggiunta di zirconio alla polvere di alluminio consente la stampa di leghe di alluminio ad alta resistenza, il team del NIST ha voluto capire cosa rende questo metallo così forte, quindi può essere usato in componenti critici come parti di aerei militari. 

E hanno scoperto che i quasicristalli sono responsabili di questo. Rompere la struttura regolare dei cristalli di alluminio rafforza la lega.. Osservato dalla giusta angolazione, il team ha scoperto la “molto rara” simmetria rotazionale quintupla, oltre alle simmetrie bi e tripartite, da due angolazioni diverse.

Questo, secondo il fisico e coautore del NIST, Fan Zhang, "aprirà un nuovo approccio alla progettazione delle leghe. Con la ricerca che mostra che "i quasicristalli possono rendere l'alluminio più resistente. Ora le persone potrebbero provare a crearli intenzionalmente in leghe future," Ha aggiunto.

Dentro la rivoluzione del giromorfo: materiali a bandgap isotropico

I quasicristalli sono molto promettenti. avere anche la capacità a bloccare completamente la luceMa solo da direzioni limitate. E sebbene possano indebolire la luce da tutte le direzioni, non possono fermarla del tutto.

Per superare questa limitazione, gli scienziati hanno cercato delle alternative in grado di bloccare più efficacemente la luce che degrada il segnale. Questo ha portato allo sviluppo di giromorfi, che possono contribuire a costruire materiali che impediscono alla luce parassita di penetrare da qualsiasi direzione in modo più efficace. Secondo l'autore principale dello studio, Stefano Martiniani, professore associato di fisica, chimica, matematica e neuroscienze:

“I giromorfi sono diversi da qualsiasi struttura conosciuta in quanto la loro composizione unica dà origine a materiali con bandgap isotropico migliori di quelli possibili con gli approcci attuali.” 

Tuttavia, un ostacolo importante nella progettazione di questi materiali, le cui proprietà dipendono dalla loro architettura, è la disposizione richiesta per raggiungere le proprietà fisiche desiderate.

Pubblicato in Physical Review Letters, il I ricercatori della New York University descrivono in dettaglio una nuova strategia⁴ per regolare il comportamento ottico.

Il team ha sviluppato un algoritmo in grado di produrre strutture funzionali con disordine intrinseco. La nuova forma di "disordine correlato" rivelata dal team si colloca tra i due estremi: completamente ordinato e completamente casuale.

"Pensate agli alberi in una foresta: crescono in posizioni casuali, ma non del tutto casuali perché di solito si trovano a una certa distanza l'uno dall'altro. Questo nuovo schema, i giromorfi, combina proprietà che credevamo incompatibili e mostra una funzione che supera tutte le alternative ordinate, compresi i quasicristalli."

- Martiniani

Durante la loro ricerca, il team ha osservato che tutti i materiali a bandgap isotropico presentavano la stessa firma strutturale. Quindi, si sono concentrati sul renderla "il più pronunciata possibile", arrivando alla creazione dei giromorfi.

La nuova classe di materiali risultante, ha affermato l'autore principale Mathias Casiulis, ricercatore post-dottorato presso il Dipartimento di Fisica della New York University, "riconcilia caratteristiche apparentemente incompatibili", perché non hanno una struttura cristallina, fissa e ripetitiva, che conferisce loro un disordine simile a quello dei liquidi. Allo stesso tempo, però, osservati da lontano, formano strutture regolari.

“Queste proprietà interagiscono per creare bande proibite che le onde luminose non riescono a penetrare da nessuna direzione.”

– Casiulis 

Il team ha inoltre introdotto "poligiromorfi" con molteplici simmetrie rotazionali a varie scale di lunghezza per consentire la formazione di più band gap in un'unica struttura, aprendo così le porte al raggiungimento di un controllo preciso sulle proprietà ottiche.
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Intelligenza artificiale e materiali quantistici di nuova generazione in fase di scoperta

Man mano che i ricercatori continuano ad approfondire lo studio dei materiali di nuova generazione, stanno emergendo classi di materiali completamente nuove.

Di recente, un team di ricerca guidato dal Berkeley Lab del Dipartimento dell'Energia ha segnalato la scoperta⁵ di “berkelocene”, una molecola organometallica che contiene l’elemento chimico sintetico, pesante e radioattivo berkelio.

Le molecole sono costituite da uno ione metallico circondato da una struttura a base di carbonio e, sebbene siano relativamente comuni per i primi elementi attinidi, sono poco note per quelli successivi.

"Questa è la prima volta che si ha la prova della formazione di un legame chimico tra berkelio e carbonio ottenutoLa scoperta fornisce una nuova comprensione di come il berkelio e altri attinidi si comportano rispetto ai loro simili nella tavola periodica", ha affermato coautore Stefan Minasian, uno scienziato della Divisione di Scienze Chimiche del Berkeley Lab, che ha lavorato alla preparazione di composti organometallici degli attinidi, poiché consentono di osservare le distinte strutture elettroniche degli attinidi.

Gli attinidi sono una serie di 15 elementi metallici radioattivi della tavola periodica, situati nel blocco f. L'uranio e il plutonio sono esempi di attinidi. Sono noti per le loro proprietà radioattive e sono utilizzati nei reattori nucleari e in altre tecnologie.

L'anno scorso, una partnership tra ricercatori dell'Università di Uppsala, Svezia, e della Columbia University, Stati Uniti, ha portato alla scoperta di un materiale quantistico 2D chiamato CeSiI⁶, con una struttura cristallina di cerio, silicio e iodio. La sua struttura cristallina assomiglia a una disposizione bidimensionale di strati distinti, sottili come atomi. 

Gli elettroni del CeSil si comportano come fermioni pesanti, con una massa effettiva fino a 100 volte maggiore rispetto ai materiali ordinari. Questa massa effettiva è anisotropa, ovvero dipende dalla direzione in cui si muovono gli elettroni negli strati atomici.

"Con questa scoperta, disponiamo ora di una piattaforma di materiali significativamente migliorata per studiare le strutture elettroniche correlate. I materiali 2D sono come un kit di costruzioni con pezzi LEGO. I nostri partner stanno già lavorando all'aggiunta di strati di altri materiali 2D per creare un nuovo materiale con proprietà quantistiche personalizzate."

- Chin Shen Ong del Dipartimento di Fisica e Astronomia di Uppsala

Nella scienza dei materiali, le possibilità sono innumerevoli e la selezione del materiale giusto è un ostacolo fondamentale per realizzare new scoperte. Mentre le previsioni basate sulla teoria e le convalide basate sugli esperimenti aiutano a informare la selezione, è rimasta frammentato.

Questo È qui che l'informatica dei materiali basata sull'intelligenza artificiale sta prendendo il sopravvento, integrando informazioni su scala quantistica con grandi set di dati per esaminare, modellare e ottimizzare rapidamente nuovi materiali che sarebbero impossibili da scoprire attraverso il metodo convenzionale di tentativi ed errori.

Un team di ricercatori dell'Università di Tohoku costruito un Costruito con l'intelligenza artificiale mappa dei materiali⁷ unificare tutti dati sperimentali con dati computazionali rappresentativi dei primi principi, con l'obiettivo di aiutare i ricercatori trovano il materiale giusto per una data situazione.

La mappa è un grande grafico con assi per similarità strutturale e prestazioni termoelettriche (zT), con ciascun punto dati che rappresenta un materiale. Materiali simili appaiono qui in close prossimità. Poiché questi materiali sono solitamente sintetizzati e valutata utilizzando metodi e dispositivi simili, la mappa consente agli sperimentatori per individuare rapidamente analoghi di materiali ad alte prestazioni sconosciuti e riutilizzare i protocolli di sintesi esistenti come passaggi successivi.

In questo modo, lo strumento può contribuire a ridurre i costi di sviluppo e ad accelerare l'innovazione e la sua implementazione nel mondo reale. In futuro, il team prevede di estendere il proprio framework oltre la termoelettrica per includere materiali topologici e magnetici e incorporare descrittori aggiuntivi per creare un progetto di materiali completo e assistito dall'intelligenza artificiale. piattaforma di supporto.

“Fornendo una panoramica intuitiva e panoramica di molti candidati, la mappa aiuta i ricercatori a selezionare obiettivi promettenti a colpo d'occhio; pertanto, è prevista per ridurre notevolmente i tempi di sviluppo di nuovi materiali funzionali."

– Professore associato Yusuke Hashimoto

Nel frattempo, uno studio dell'Università di Göteborg ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale a determinare in modo efficiente la resistenza e la durata⁸ di materiali compositi intrecciati.

Esecuzione di test fisici e dettagliati simulazioni al computer progettare nuovi materiali compositi di alta qualità, è “particolarmente difficile quando il composito è creato come un materiale in fibra tessile intrecciata, in cui le fibre sono avvolte l'una attorno all'altra e si comportano in modo diverso a seconda delle forze a cui è sottoposto il materiale è sottoposto ", ha osservato Ehsan Ghane, uno studente di dottorato presso il Dipartimento di Fisica dell'Università di Göteborg.

Mentre i computer possono già simulare microstrutture realistiche basate sulle interazioni e le influenze di un materiale, i materiali compositi intrecciati richiedono ancora notevoli risorse computazionali. Le reti neurali offrono un'alternativa, ma richiedono grandi quantità di dati di addestramento e hanno difficoltà a estrapolare, quindi il team ha sviluppato un modello di intelligenza artificiale generalizzato che non richiede così tanti dati.

Il modello è stato addestrato su dati di simulazione e test esistenti per i materiali costituenti del composito, consentendogli di prevedere la durabilità del nuovo composito.

Mentre lo studio di Göteborg ha studiato metodi per integrare le leggi dei materiali nel modello di intelligenza artificiale, un team di ricercatori del KAIST ha combinato le leggi fisiche con il suo modello di intelligenza artificiale per consentire la rapida esplorazione di nuovi materiali anche quando i dati sono rumorosi o limitati.

L'identificazione della proprietà è Uno dei chiave passi nello sviluppo di nuovi materiali, ma richiede enormi quantità di dati sperimentali e attrezzature costose, quali limiti efficienza della ricerca. Il team del KAIST ha superato questa esigenza integrando le leggi che governano la deformazione e l'interazione tra materiali ed energia.

I ricercatori ha segnalato una tecnica di rete neurale basata sulla fisica (PINN)⁹ per rilevare le proprietà dei materiali e il comportamento della deformazione utilizzando solo una piccola quantità di dati da un singolo esperimento. Hanno poi introdotto un modello di intelligenza artificiale, il Physics-Informed Neural Operator (PINO), che comprende le leggi della fisica e può essere generalizzato a materiali invisibili.

I ricercatori del MIT lo hanno preso ancora di più sviluppando un metodo che incorpora informazioni da più fonti¹⁰: letteratura, composizioni chimiche, immagini microstrutturali e altro ancora. 

Fa parte della nuova piattaforma Copilot per scienziati sperimentali del mondo reale (CRESt). Il loro metodo utilizza apparecchiature robotiche per consentire test ad alta produttività dei materiali, quindi alimenta i risultati tornare ai grandi modelli multimodali per migliorare le loro ricette.

I ricercatori hanno utilizzato questo “assistente, non un sostituto, per il ricercatore umanoS," per esplorare oltre 900 sostanze chimiche e condurre 3,500 test elettrochimici che ha portato alla scoperta di un materiale catalizzatore che ha fornito una densità di potenza record in una cella a combustibile per generare elettricità.

Investire nel progresso della scienza dei materiali

Nel mondo della scienza dei materiali, ATI Inc. (ATI ) è nota per i suoi materiali speciali tecnicamente avanzati e per i suoi componenti complessi. L'azienda produce materiali ad alte prestazioni per i mercati aerospaziale, della difesa, medicale, elettronico ed energetico.

I prodotti ATI sono realizzati in leghe e superleghe a base di nichel, titanio e leghe a base di titanio e leghe speciali. L'azienda opera attraverso due segmenti:

• Materiali e componenti ad alte prestazioni (HPMC)
• Leghe e soluzioni avanzate (AA&S)

Con una capitalizzazione di mercato di 13.5 miliardi di dollari, le azioni ATI sono scambiate a 99.37 dollari, in rialzo dell'80.5% quest'anno. Ha un utile per azione (TTM) di 3.10 e un rapporto prezzo/utili (TTM) di 32.09. La società paga un rendimento da dividendi dello 0.32%.