Um passo em direção à engenharia de nível de dispositivo totalmente computadorizada

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Um passo em direção à engenharia de nível de dispositivo
totalmente computadorizada
O futuro testemunhará uma mudança gradual na qual os modelos computacionais desempenharão um
papel progressivamente maior na identificação de novos materiais para fins específicos.
A ciência dos materiais está preocupada com a engenharia e caracterização de novos materiais para
qualquer tipo de aplicação: do transporte à computação e à medicina, para citar alguns. Seu método de
investigação é muitas vezes guiado por modelos computacionais; no entanto, a maior parte das
investigações é feita experimentalmente.
O futuro testemunhará uma mudança gradual na qual os modelos computacionais desempenharão um
papel progressivamente maior na identificação de novos materiais para fins específicos. Eventualmente,
passaremos a transição para um método de investigação de segunda geração, a.k.a “Lab 2.0”, um tipo
de pesquisa e engenharia de materiais que realiza a maioria das investigações científicas com modelos
computacionais, empregando experimentos apenas para as últimas etapas antes da comercialização, ou
seja, caracterização, verificação e síntese de uma lista de candidatos a materiais.
Enquanto os pesquisadores ainda estão longe de realizar completamente o Lab 2.0, vários avanços
estão nos movendo em direção a ele: 1) a velocidade do computador aumenta a cada ano; 2) métodos
computacionais precisos estão se tornando cada vez mais sofisticados para sistemas complexos, como
os baseados em mecânica quântica como a Teoria Funcional da Densidade (DFT) e 3) há uma
crescente comunidade de desenvolvedores de software científico que apoiam a inovação de software
científico.
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Entre as ferramentas de ciência de materiais computacionais disponíveis baseadas na mecânica
quântica, o DFT livre de órbita está emergindo computacionalmente barato e preciso na modelagem de
cenários do mundo real. Como demonstrado por vários estudos recentes, esta técnica é promissora
porque pode modelar sistemas de tamanhos realistas, como dispositivos eletrônicos inteiros. Uma
capacidade impressionante de uma perspectiva de primeiro princípio em que o modelo não tem
conhecimento específico do sistema, e é baseado apenas nas leis básicas da física, bem como nos
modelos quântico-mecânicos e atomísticos!
Uma equipe da Universidade Rutgers liderada pelo professor Michele Pavanello desenvolveu um
software DFT livre de orbital, chamado DFTpy, que atinge eficiência recorde e é capaz de abordar
sistemas compostos por milhões de átomos com um único processador. “Este é um recorde para
qualquer código DFT”, diz Pavanello. Embora o Lab 2.0 ainda possa estar longe, os avanços no DFT
livre de orbital estão dando passos importantes para ele.
Escamação computacional vs. número de átomos
DFTpy é escrito inteiramente em Python 3, uma linguagem de programação emergente amplamente
utilizada para desenvolvimento web, aprendizado de máquina, bancos de dados e, recentemente,
também computação científica. Python fornece aos desenvolvedores uma baixa barreira à entrada, um
aspecto crucial para um software desenvolvido na academia. “Graças à sua base de código Python, o
DFTpy oferece uma ótima estrutura onde podemos facilmente desenvolver algoritmos para modelar
como os materiais respondem a estímulos externos e executam simulações abrangentes e atomísticas
baseadas em DFT livre de orbital”, diz Kaili Jiang, um dos co-autores do estudo.
A segunda geração do DFTpy já está sendo desenvolvida. “Os algoritmos DFT típicos são muito lentos
para modelar sistemas em nanoescala”, diz Xuecheng Shao, principal autor do estudo. Ele agora está
desenvolvendo o “DFTpy incorporado” (eDFTpy) em colaboração com o grupo Andreussi da
Universidade do Norte do Texas. A eDFTpy alavancará os sucessos do DFTpy para implementar um
conjunto de software para simulações de nível de dispositivo, que normalmente envolvem 10 milhões a 1
bilhão de átomos. Shao vai mais longe: “A combinação de DFT livre de orbital e outras técnicas como a
incorporação é realmente necessária para modelar sistemas complexos”.
O DFT livre de órbita realizado na estrutura DFTpy “nos permitirá prever propriedades mecânicas e
fotofísicas de sistemas em nível de dispositivo a partir dos primeiros princípios – um estado de ponta
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muito necessário para ciência e engenharia de materiais, aproximando-nos ainda mais do Lab 2.0”, diz
Pavanello. Então, fique atento!
Referência: Xuecheng Shao, et al. DFTpy: Uma plataforma eficiente e orientada a objetos para
simulações DFT livres de orbitais. WIREs Ciências Moleculares Computacionais (2020). DOI:
10.1002/wcms.1482
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https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/wcms.1482