Supercomputadores podem ser usados ​​para simular materiais em escalas muito diversas, desde o fluxo de ar pela asa de um avião até o movimento dos elétrons em torno dos átomos individuais. Domínios de comprimento e escala de tempo diferentes fornecem diferentes níveis de informação, mas pouco se sabe atualmente sobre como esses níveis de informação estão conectados. O professor Peter Coveney, da University College London, está liderando um programa de longo prazo que visa conectar as escalas, relacionando o comportamento de átomos e moléculas com propriedades tangíveis na macroescala.

No final dos anos 1980, pesquisadores da Toyota demonstraram que, reforçando polímeros como o náilon com argila em nanoescala, uma melhoria significativa em uma ampla gama de propriedades de engenharia poderia ser feita. Conhecidos como nanocompósitos de polímero de argila, esses materiais têm densidade muito baixa, mas também são resistentes e fortes - propriedades ideais para a construção de veículos.

Uma extensa pesquisa sobre esses materiais tem acontecido desde então, e embora tenha havido algum sucesso em encontrar novos compostos úteis, provou ser difícil. Os mesmos pesquisadores que fizeram a descoberta inicial quando trabalhavam para a Toyota escreveram recentemente sobre a relativa escassez de tais descobertas desde sua descoberta há quase trinta anos, citando a natureza laboriosa de tentativa e erro dos experimentos exploratórios necessários, mas também uma falta fundamental de compreensão de como e por que materiais como os nanocompósitos de polímero de argila possuem tais propriedades anômalas.

Professor Peter Coveney da University College London, em colaboração com seus colegas Dr. James Suter e Dr. Derek Groen, tem trabalhado em maneiras de conectar diferentes representações da matéria, que ele acredita ser o primeiro passo para acelerar o processo de descoberta de materiais novos e úteis. "Imagine, por exemplo, um material que se quebrou. No nível molecular, isso é mostrado como a quebra de ligações químicas pelos elétrons que se movem entre os átomos, ao passo que a manifestação em maior escala seria a quebra de um componente feito daquele material. Estas são representações muito diferentes do mesmo evento, mas ambos estão igualmente corretos. Simular este evento separadamente em diferentes escalas é relativamente fácil. O que não é tão fácil é conectar os dois - extrapolar as propriedades em macroescala de um material a partir de sua composição química. "

Criar uma descrição de um material que funciona em todas as escalas sem ter que injetar parâmetros ad hoc em níveis mais altos é um passo crucial para a descoberta de materiais in silico. Para realizar a "modelagem multiescala", como é conhecido, os parâmetros de nível mais baixo devem ser extremamente precisos, e os computadores mais poderosos são necessários para executar as simulações. Mas as recompensas pelo sucesso nesta tarefa são grandes; se alguém pode prever as propriedades físicas úteis de um material a partir de sua estrutura molecular, então, experimentos de tentativa e erro caros e demorados podem ser eliminados do processo de descoberta.

Em fevereiro de 2015, a revista Advanced Materials publicou um artigo de Suter, Groen e Coveney que discute as propriedades de vários nanocompósitos de polímero de argila. Contudo, não são os materiais específicos que tornam o papel tão interessante, mas sim os métodos inovadores por trás da pesquisa. No papel, eles descrevem um método que pode ser usado para calcular as propriedades de nanocompósitos de polímero de argila usando modelagem multiescala. Os únicos insumos necessários para este "laboratório virtual" são a composição química, estrutura molecular, e condições de processamento, e em troca fornece informações que nunca foram mostradas antes em qualquer tipo de modelagem, muito menos em um experimento.

"Ao conectar todas as escalas em um modelo multiescala, fomos capazes de mostrar o processo de polímeros entrando nas camadas de argila - como isso acontece e quanto tempo leva, "diz Coveney." Clay existe naturalmente como folhas empilhadas chamadas tactoides. Quando você adiciona um polímero, vai quebrar essa configuração natural - encapsulando, esfoliante ou intercalando as pilhas. Nossa simulação mostrou que o composto então se organiza em uma orientação particular, de forma que as propriedades do material comecem a parecer muito diferentes do que você pode prever a partir de uma combinação linear das propriedades da argila e do polímero. "

O artigo foi considerado tão importante pela Advanced Materials que, pela primeira vez em toda a sua história, a revista de alto impacto publicou um artigo estendido para que os métodos por trás do trabalho pudessem ser totalmente explicados. "A capacidade de modelar e simular as propriedades de um material dessa maneira abriu a porta para fazer previsões que poderiam acelerar muito muitos processos de descoberta científica, não apenas no campo dos nanocompósitos de polímero de argila, "explica Coveney.

Grafeno, por exemplo, é um material que há muito tem sido apresentado como uma maravilha moderna que acabará por revolucionar vários campos de pesquisa. Contudo, entregar as aplicações práticas do grafeno tem se mostrado difícil, até mesmo devido aos desafios de produzi-lo em quantidades grandes o suficiente. A modelagem multiescala pode ser usada para modelar a produção industrial de grafeno esfoliando folhas 2D de grafeno a partir de grafite - um processo bastante semelhante à esfoliação de tactoides de argila na produção de nanocompósitos de polímero de argila.

Coveney e seus pesquisadores fizeram uso extensivo de supercomputadores PRACE Tier-0, incluindo 40,5 milhões de horas básicas no JUGENE BlueGene / P na FZJ. "A realização de simulações multiescala está sob o domínio do que chamamos de" tarefas de computação heróicas ", ele diz. "Pessoalmente, acredito que o futuro da ciência dos materiais reside na obtenção de uma compreensão adequada dos compósitos, e isso depende muito da natureza de alta fidelidade de nossos modelos e simulações. Supercomputadores Tier-0, como os fornecidos pela PRACE, são absolutamente essenciais para executar essas simulações em períodos de tempo viáveis, e, portanto, o sucesso de nosso trabalho e de qualquer trabalho futuro que use nossos métodos depende do acesso que os pesquisadores têm a esses valiosos recursos. "

A curto prazo, os métodos da equipe têm o potencial de acelerar a descoberta e o entendimento científico. A longo prazo, a ciência dos materiais será mudada para melhor, by eliminating a lot of the trial and error that currently besets the development of useful materials.