Os materiais seguem a Regra de Quatro, mas os cientistas ainda não sabem por quê
Porcentagem de estruturas RoF que passam a ser rotuladas como não-RoF em função do parâmetro de tolerância de simetria usado para redução à célula primitiva. As linhas pretas e verdes correspondem a estruturas nos conjuntos de dados de origem MP e MC3D, respectivamente. Nos parâmetros típicos de simetrização, há pouca ou nenhuma alteração no número de estruturas RoF (aproximadamente 1% das estruturas RoF vão para não-RoF). Em parâmetros de simetrização maiores (≈1 Å), isso aumenta para aproximadamente 6% com base nos grandes desvios permitidos ao considerar os locais como simetricamente equivalentes. Crédito:Materiais Computacionais npj (2024). DOI:10.1038/s41524-024-01248-z Os cientistas normalmente ficam satisfeitos por encontrar regularidades e correlações nos seus dados – mas apenas se puderem explicá-las. Caso contrário, eles temem que esses padrões possam estar apenas revelando alguma falha nos próprios dados, os chamados artefatos experimentais.
Foi com isso que os cientistas do grupo de Nicola Marzari do Instituto Federal Suíço de Tecnologia em Lausanne (EPFL) se preocuparam quando notaram um padrão inesperado em dois bancos de dados de estruturas eletrônicas amplamente utilizados, o banco de dados Materials Project (MP) e o Materials Cloud 3-dimensional. banco de dados de 'fonte' de estruturas cristalinas (MC3Dsource).
As duas coleções incluem mais de 80.000 estruturas eletrônicas de materiais experimentais e previstos e, em princípio, todos os tipos de estruturas deveriam ser igualmente representados. No entanto, os cientistas notaram que cerca de 60 por cento das estruturas em ambas as bases de dados têm células unitárias primitivas (a menor célula possível numa estrutura cristalina) compostas por um múltiplo de 4 átomos. Os cientistas chamaram essa recorrência de “Regra de Quatro” e começaram a procurar uma explicação.
"Uma primeira razão intuitiva poderia vir do fato de que quando uma célula unitária convencional (uma célula maior que a primitiva, representando a simetria completa do cristal) é transformada em uma célula primitiva, o número de átomos é tipicamente reduzido em quatro vezes ", diz Elena Gazzarini, ex-bolsista do INSPIRE Potentials no Laboratório de Teoria e Simulação de Materiais (THEOS) da EPFL e agora no CERN em Genebra.
“A primeira pergunta que fizemos foi se o software usado para ‘primitivizar’ a célula unitária tinha feito isso corretamente, e a resposta foi sim”.
Do ponto de vista químico, outro possível suspeito era o número de coordenação do silício (o número de átomos que podem se ligar ao seu átomo), que é quatro. “Poderíamos esperar descobrir que todos os materiais que seguem esta Regra de Quatro incluíam silício”, diz Gazzarini. "Mas, novamente, eles não o fizeram."
As energias de formação dos compostos também não poderiam explicar a Regra de Quatro. “Os materiais mais abundantes na natureza deveriam ser os mais favorecidos energeticamente, ou seja, os mais estáveis, aqueles com energia de formação negativa”, diz Gazzarini. "Mas o que vimos com os métodos computacionais clássicos foi que não havia correlação entre a Regra de Quatro e as energias de formação negativas."
Como o espaço de materiais coberto pelas duas bases de dados é enorme, indo de unidades pequenas a células muito grandes com dezenas de espécies químicas diferentes, ainda havia uma chance de que uma análise mais refinada procurando uma correlação entre energias de formação e propriedades químicas pudesse fornecer uma explicação.
Assim, a equipe envolveu Rose Cernosky, especialista em aprendizado de máquina da Universidade de Wisconsin, que desenvolveu um algoritmo para agrupar estruturas de acordo com suas propriedades atômicas e observar as energias de formação dentro de classes de materiais que compartilham algumas semelhanças químicas. Mas, novamente, este método não proporcionou uma maneira de distinguir os materiais compatíveis com a Regra de Quatro dos não conformes.
Da mesma forma, a abundância de múltiplos de quatro nem sequer se correlaciona com estruturas altamente simétricas, mas sim com simetrias baixas e arranjos pouco compactados.
Ao final, o artigo resultante em npj Computational Materials é o raro exemplo de artigo científico que descreve um resultado negativo:os pesquisadores só conseguiram descrever o fenômeno e descartar diversas causas possíveis, sem encontrar nenhuma.
Mas os resultados negativos podem ser tão importantes como os positivos para o avanço científico, porque apontam para problemas difíceis – razão pela qual os cientistas queixam-se frequentemente de que as revistas deveriam publicar mais estudos deste tipo.
A incapacidade de encontrar uma explicação convincente não impediu o grupo de prever, através de um algoritmo Random Forest, com uma precisão de 87%, se um determinado composto seguirá ou não a Regra de Quatro. “Isso é interessante porque o algoritmo usa apenas descritores de simetria locais em vez de globais, o que sugere que pode haver pequenos grupos químicos nas células (ainda a serem encontrados) que podem explicar a Regra de Quatro”, diz Gazzarini.
