Hacer un experimento con el bizcocho sobre el bizcocho suena fácil. Pero cuando investigadores del Instituto de Tecnología de Nueva Jersey (NJIT) crearon un material especial para combinar grafeno 2D y estaño 3D, el proceso no fue nada simple: requirió más potencia informática.
Dibakar Datta, profesor asistente en el Departamento de Economía y Administración de Empresas del NJIT, dijo: «Cuando dos objetos diferentes están en contacto, la interacción de información es muy importante: cookies y cookies como materiales 3D y 2D», dijo Dibakar Datta, profesor asistente. en el Departamento de Economía y Negocios de NJIT.
«El pastel en la galleta es como una heteroestructura 3D/2D y si la interfaz pastel/cookie es demasiado fuerte, el pastel se pegará a la galleta; la diferencia es que el eslabón débil hace que la conexión falle y por eso es importante estudiar . qué buena es la conexión.»
Para su estudio, los investigadores del NJIT recurrieron a la Extensión del Centro de Supercomputación de San Diego en UC San Diego. Utilizando tecnología de alto rendimiento, los investigadores investigaron la interacción entre los sistemas de grafeno y estaño con el aprendizaje automático (ML) a través de un método de modelado mecánico cuántico computacional llamado teoría funcional de la densidad (DFT).
Este estudio conduce a materiales resistentes y duraderos que, según los investigadores, pueden usarse en dispositivos como biosensores, paneles solares, baterías, electricidad y células musculares. Los hallazgos de los investigadores fueron publicados en Revista de transferencia y almacenamiento de energía electroquímica.
«Una de las mejores aplicaciones del grafeno y la tecnología de interfaz es en las baterías de iones de sodio, donde la presencia de la interfaz de grafeno puede reducir la tensión de los materiales de intercalación de sodio en otros ánodos de estaño con menor potencial de estabilidad», dijo Vidushi Sharma, estudiante graduado de NJIT. durante el curso y ahora científico investigador en IBM Accelerated Materials Discovery.
«Diferentes distorsiones de la red, fuerzas de interacción y propiedades fisicoquímicas caracterizan cada interacción y una comprensión atomística de estas interacciones proporciona un marco para el diseño».
Sharma explica que aunque los métodos de ML pueden facilitar las simulaciones de tales interacciones, los requisitos de datos a menudo presentan desafíos importantes que retrasan el uso de métodos de ML en el desarrollo y descubrimiento de materiales de heteroestructura 2D asistidos por IA. Pero con la ayuda de Expanse, la falta de big data se compensa con los mejores modelos y modelos.
«El principal problema que retrasa el uso de técnicas de aprendizaje automático en la creación de desarrollo y descubrimiento asistido por inteligencia artificial es que, debido a la gran demanda, los datos de simulación para sistemas conectados son difíciles de reunir», afirmó Datta, añadiendo que la potencia informática de La expansión permitió una simulación más rápida. tiempo para sus complejos sistemas de interfaz.
Es importante destacar que esta no es la primera vez que los investigadores utilizan recursos del SDSC para su investigación. Datta explicó que la investigación actual se inspiró en trabajos anteriores que el equipo estaba realizando en supercomputadoras en SDSC. Estudios anteriores también han analizado los efectos de las interfaces 2D/3D en el almacenamiento de energía. Su trabajo anterior ha considerado la posibilidad de heteroestructuras basadas en materiales 2D que resuelvan muchos problemas en el almacenamiento de energía, como el aislamiento eléctrico de materiales activos, fallas por interferencia, expansión de volumen y densidad de energía.
«Por ejemplo, los materiales 2D flexibles como el grafeno actúan como materiales flexibles con propiedades funcionales para permitir una fácil expansión y contracción al escapar de fallas», dijo Datta. «Ahora que tenemos mucha investigación detrás de nosotros, continuaremos trabajando para combinar más materiales como el silicio con grafeno».
Según Datta, el objetivo general del equipo de investigación es crear una gran base de datos con un sistema conectado para unirse a la comunidad científica de datos.
«Utilizando estos datos futuros, actualizaremos nuestros modelos existentes en función de muchos aspectos importantes de la interfaz del material que necesitan más estudios, como el impacto de la cara, los huesos y la tensión en la interfaz», dijo Datta. «Nuestro modelo propuesto estará disponible para la comunidad investigadora internacional para la predicción rápida de las propiedades de todos los compuestos a nanoescala».
Más información:
Vidushi Sharma et al, Diseño de superficies energéticas capaces para interfaces 2D-3D basadas en grafeno utilizando redes neuronales adaptativas de alta dimensión para aplicaciones eléctricas, Revista de transferencia y almacenamiento de energía electroquímica (2022). INICIO: 10.1115/1.4054781
Proporcionado por el Centro de Supercomputación de San Diego
Citación: La combinación de grafeno y estaño es prometedora para paneles solares, músculos artificiales y más (2023, 3 de octubre) Obtenido el 3 de octubre de 2023 de https://techxplore.com/news/2023-10-graphene-tin-combo-solar-panels . HTML
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