Semicondutores, uma classe de materiais que podem funcionar como condutor elétrico e isolante, dependendo das circunstâncias, são fundamentais para a eletrônica moderna. O silício é o semicondutor mais usado, mas nos últimos anos, pesquisadores estudaram uma gama maior de materiais, incluindo moléculas que podem ser adaptadas para atender a necessidades eletrônicas específicas.

Supercomputadores são ferramentas de pesquisa indispensáveis ​​para estudar materiais semicondutores complexos em um nível fundamental. Recentemente, uma equipe de cientistas da TU Dresden usou o supercomputador SuperMUC no Leibniz Supercomputing Center para refinar seu método de estudo de semicondutores orgânicos. A equipe usa uma abordagem chamada doping de semicondutor, um processo no qual as impurezas são intencionalmente introduzidas em um material para dar a ele propriedades semicondutoras específicas. Recentemente, publicou seus resultados em Materiais da Natureza .

"Semicondutores orgânicos estão começando a ser usados ​​em novos conceitos de dispositivos, "disse o líder da equipe, Dr. Frank Ortmann." Alguns deles já estão no mercado, mas alguns ainda são limitados por sua ineficiência. Estamos pesquisando mecanismos de doping, uma tecnologia chave para ajustar propriedades de semicondutores, para entender as limitações desses semicondutores e respectivas eficiências. "

Alterar as propriedades físicas de um material também altera suas propriedades eletrônicas. Pequenas mudanças na composição do material podem levar a grandes mudanças nas características de um material - em certos casos, uma ligeira alteração atômica pode levar a uma mudança de 1000 vezes na condutividade elétrica.

Embora as mudanças nas propriedades do material possam ser grandes, as forças subjacentes exercidas sobre os átomos e moléculas e governando suas interações são geralmente fracas e de curto alcance (o que significa que as moléculas e os átomos dos quais são compostas devem estar próximos). Para entender as mudanças nas propriedades, os pesquisadores devem calcular com precisão as interações atômicas e moleculares, bem como as densidades dos elétrons e como eles são transferidos entre as moléculas.

A introdução de átomos ou moléculas específicas em um material pode alterar suas propriedades condutoras em um nível hiperlocal. Isso permite que um transistor feito de material dopado atenda a uma variedade de funções na eletrônica, incluindo roteamento de correntes para realizar operações baseadas em circuitos complexos ou amplificação de corrente para ajudar a produzir som em um amplificador de guitarra ou rádio.

As leis quânticas governam as interações interatômicas e intermoleculares, em essência, mantendo o material unido, e estruturando o mundo como o conhecemos. No trabalho da equipe, essas interações complexas precisam ser calculadas para interações atômicas individuais, incluindo interações entre moléculas "hospedeiras" semicondutoras e moléculas dopantes em uma escala maior.

A equipe usa a teoria do funcional da densidade (DFT), um método computacional que pode modelar densidades e propriedades eletrônicas durante uma interação química, para prever com eficiência a variedade de interações complexas. Em seguida, colabora com experimentalistas da TU Dresden e do Instituto de Ciência Molecular de Okazaki, Japão para comparar suas simulações com experimentos de espectroscopia.

"A condutividade elétrica pode vir de muitos dopantes e é uma propriedade que surge em uma escala de comprimento muito maior do que apenas forças interatômicas, "Ortmann disse." Simular este processo precisa de modelos de transporte mais sofisticados, que só pode ser implementado em arquiteturas de computação de alto desempenho (HPC). "

Para testar sua abordagem computacional, a equipe simulou materiais que já tinham bons conjuntos de dados experimentais, bem como aplicações industriais. Os pesquisadores primeiro se concentraram no C60, também conhecido como Buckminsterfullerene.

Buckminsterfullerene é usado em várias aplicações, incluindo células solares. A estrutura da molécula é semelhante à de uma bola de futebol - um arranjo esférico de átomos de carbono dispostos em padrões pentagonais e hexagonais do tamanho de menos de um nanômetro. Além disso, os pesquisadores simularam a ftalocianina de zinco (ZnPc), outra molécula que é usada na energia fotovoltaica, mas ao contrário do C60, tem uma forma plana e contém um átomo metálico (zinco).

Como dopante, a equipe primeiro usou uma molécula bem estudada chamada 2-Cyc-DMBI (2-ciclohexil-dimetilbenzimidazolina). 2-Cyc-DMBI é considerado um n-dopante, o que significa que ele pode fornecer seus elétrons excedentes ao semicondutor para aumentar sua condutividade. N-dopantes são relativamente raros, já que poucas moléculas estão "dispostas" a doar um elétron. Na maioria dos casos, moléculas que se tornam instáveis ​​e se degradam durante as reações químicas, o que pode levar a uma falha do dispositivo eletrônico. Mas os dopantes 2-Cyc-DMBI são a exceção, porque eles podem ser suficientemente atrativos para os elétrons - permitindo que eles se movam por longas distâncias - enquanto também permanecem estáveis ​​após doá-los.

A equipe obteve uma boa concordância entre suas simulações e observações experimentais das mesmas interações molécula-dopante. Isso indica que eles podem confiar na simulação para orientar as previsões no que se refere ao processo de dopagem de semicondutores. Eles agora estão trabalhando em moléculas e dopantes mais complexos usando os mesmos métodos.

Apesar desses avanços, a equipe reconhece que supercomputadores de próxima geração como o SuperMUC-NG - anunciado em dezembro de 2017 e com instalação prevista para 2018 - ajudarão os pesquisadores a expandir o escopo de suas simulações, levando a ganhos de eficiência cada vez maiores em uma variedade de aplicações eletrônicas.

"Precisamos levar a precisão de nossas simulações ao máximo, "Ortmann disse." Isso nos ajudaria a estender a gama de aplicabilidade e nos permitiria simular com mais precisão um conjunto mais amplo de materiais ou sistemas maiores de mais átomos. "

Ortmann também observou que, embora os sistemas de geração atual tenham permitido à equipe obter insights em situações específicas e provar seu conceito, ainda há espaço para melhorar. "Muitas vezes somos limitados pela memória do sistema ou potência da CPU, "disse ele." O tamanho do sistema e a precisão da simulação estão essencialmente competindo pelo poder de computação, por isso é importante ter acesso a melhores supercomputadores. Os supercomputadores são perfeitamente adequados para fornecer respostas a esses problemas em um período de tempo realista. "