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Les physiciens utilisent l'apprentissage automatique pour découvrir comment les gaz et les métaux en couches fondent

Les physiciens utilisent l'apprentissage automatique pour découvrir comment les gaz et les métaux en couches fondent

En physique, une transition de phase est une transformation d'une substance d'une forme à une autre. Ils se produisent partout, de sous la croûte terrestre aux noyaux des étoiles éloignées, mais l'exemple classique est la transition de l'eau du liquide au gaz en faisant bouillir.

Les choses deviennent beaucoup plus complexes lorsque les physiciens zooment sur le minuscule royaume quantique ou travaillent avec des matières exotiques. La compréhension des transitions de phase récompense à la fois une connaissance accrue de la physique fondamentale et des applications technologiques futures.

Maintenant, les chercheurs ont découvert comment des couches minces de gaz nobles comme l'hélium et les métaux comme l'aluminium fondent dans les espaces confinés par des excitations topologiques. Dans l'étude, les couches ont été confinées entre deux feuilles de graphène à haute pression.

L'équipe était composée du département de physique appliquée de l'Université Aalto, le professeur Tapio Ala-Nissilä, le célèbre professeur Roberto Car de l'Université de Princeton et des physiciens de l'Université Nanjing en Chine. L'équipe comprenait également le lauréat du prix Nobel en physique 2016, le professeur Michael Kosterlitz de l'Université Brown, qui a décroché le prix avec son travail dans la même veine des transitions de phase topologique.

Le document a été publié récemment dans Actes de l'Académie nationale des sciences.

Les chercheurs se sont concentrés sur la fusion de matériaux en couches relativement simples qui, lorsqu'ils sont chauffés et mis sous la pression de deux couches de graphène, fondent de manière qui n'adhère pas à des idées antérieures sur la façon dont ils devraient passer par la fusion.







« Nous avons constaté que la façon dont les matériaux fondent dépend fortement du nombre de couches d'entre eux entre les feuilles de graphène. Un processus en deux étapes connu sous le nom de Kosterlitz-Thouless-Halperin-Nelson-Young (Kthny) prédit comment une seule couche fond.

« Nous avons constaté que pour sonner vrai, mais nous avons également découvert que des couches supplémentaires s'organisent étonnamment de manière plus complexe que prévu et fondre de manière inattendue. Nous avons pu identifier la raison de ce dernier en raison de changements dans les excitations topologiques qui conduisent la fusion dans les systèmes en couches », a déclaré Ala-Nissilä, qui est également professeur à l'Université Loughborough au Royaume-Uni.

L'équipe a trouvé un moyen de réduire le processus intense sur le calcul de l'identification des matériaux réalisables. Ils ont utilisé des méthodes d'apprentissage automatique qui ont sondé au niveau moléculaire tout en conservant la précision quantique-mécanique des différentes interactions.

« À mesure que le nombre de couches de matériau augmente, les calculs de modélisation deviennent trop exigeants et complexes. Notre méthode nous a permis d'exécuter les calculs détaillés jusqu'à 12 couches de matériaux sans précédent. »

Ala-Nissilä dit que l'équipe va continuer à pousser les limites pour explorer les transitions de phase.

« Théoriquement, nous savons qu'un nombre infini de couches de matériel se traduit par une fusion complètement différente qui ne présente aucune des caractéristiques de la théorie de Kthny. Bien que de manière informatique ne soit impossible, il serait intéressant d'étudier si cela peut se produire avec un nombre fini.

Alors qu'Ala-Nissilä soutient que les nouveaux résultats pourraient être utiles pour les appareils futurs, l'idée principale de l'effort est fondamentale.

« À l'époque où les théories de la matière topologique ont été formées pour la première fois il y a des décennies, personne ne savait s'ils étaient utiles du tout. Mais maintenant, nous voyons que la matière topologique pourrait être ce sur quoi notre calcul quantique est basé à l'avenir.

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