Este modelo ML puede ayudar a crear productos electrónicos de bajo consumo

Científicos de la Escuela de Ingeniería Viterbi de la USC han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que les permite estudiar cómo se puede usar la luz para controlar el comportamiento de los materiales. Sus experimentos investigan cómo la luz polariza materiales como el titanato de plomo en un patrón de polarización en espiral que mejora su eficiencia energética.

Los seres humanos siempre han explorado las propiedades de los materiales exponiéndolos al calor, la presión y la fricción. Así fue como los prehistóricos descubrieron el fuego y crearon el vidrio calentando cuarzo. A medida que avanzaba la ciencia de los materiales, comenzamos a utilizar la electricidad, los campos magnéticos y la luz para controlar los materiales.

En particular, el uso de la luz para controlar los materiales abre posibilidades interesantes en la electrónica moderna para el desarrollo de dispositivos de próxima generación que sean más eficientes energéticamente y funcionen mejor. Esto se debe a que la luz interactúa con los materiales en escalas de tiempo tan extraordinariamente rápidas que puede revelar propiedades del material que el calentamiento o el estiramiento no pueden. Estas características se denominan típicamente "fases cuánticas" ocultas porque la luz interactúa con el material a nivel mecánico cuántico o atómico. Sin embargo, esto hace que el modelado sea increíblemente desafiante y limita nuestra capacidad para encontrar y diseñar materiales de próxima generación.

El nuevo marco ML desarrollado por investigadores de USC Viterbi se puede utilizar para estudiar cómo la luz puede controlar los materiales en una escala sin precedentes. Al aprovechar el poder de ML, pudieron ejecutar simulaciones de control de luz en materiales con más de mil millones de átomos, 10 millones de veces más que los métodos tradicionales. Experimentaron con titanato de plomo, un material ferroeléctrico que tiene una polarización electrónica inherente. Es esta polarización la que lo hace ideal para su uso en sensores, almacenamiento y almacenamiento de energía.

El titanato de plomo ha ganado prominencia recientemente porque permite a los investigadores crear patrones complejos en forma de verticilos en su polarización electrónica. Se ha descubierto que estos vórtices son extremadamente estables y eficientes en estos materiales, razón por la cual se están explorando para aplicaciones de almacenamiento y almacenamiento de energía de próxima generación. Los investigadores de USC Viterbi querían ver si estos patrones intrincados podían ser manipulados por la luz.

"Queríamos observar estas estructuras a gran escala con métodos de simulación de alta fidelidad que usan cosas como la mecánica cuántica", dijo Thomas Linker, estudiante de doctorado. "Pero esto es realmente difícil y muy costoso, por lo que desarrollamos un marco de múltiples escalas en el que entrenamos un modelo de aprendizaje automático para aprender una representación más simple de la interacción entre la luz y la materia. De esta manera podemos simular mucho más rápido”.

"Sin el aprendizaje automático, habría sido imposible desarrollar este tipo de simulación", dijo Ken-ichi Nomura, profesor titular de Ingeniería Química y Ciencia de los Materiales. "Al entrenar el modelo de aprendizaje automático para aprender cómo se comporta el material en respuesta a un láser potente, podemos ejecutar nuestra simulación en supercomputadoras".

Con su marco, los investigadores encontraron una nueva fase inducida por la interacción luz-materia en el titanato de plomo. "Cuando hacemos brillar láseres (luz), podemos crear un patrón filamentoso en polarización que es topológicamente diferente al patrón de vórtice original", dijo Nomura.

El estudio completo del equipo de investigación está disponible aquí.