La structure atomistique du matériau cristallin grenat correspond au cratère sur la surface d’énergie potentielle pleine de montagnes, de collines et de vallées rugueuses. Il est très difficile de la trouver par calcul, mais en fixant une maille sur cette surface, des algorithmes avancés et des ordinateurs quantiques peuvent être utilisés pour trouver le sommet le plus bas. Une mise au point ultérieure révèle la structure du grenat, qui s’accompagne d’une garantie d’optimalité. Crédit : Université de Liverpool
Un algorithme mathématique mis au point par des chercheurs de l’université de Liverpool pourrait marquer un tournant dans la conception des nouveaux matériaux nécessaires pour relever le défi du « net zero » et d’un avenir durable.
De nouvelles recherches menées par l’Université de Liverpool pourraient marquer un tournant dans la conception des nouveaux matériaux nécessaires pour relever le défi de l’absence totale de pollution et d’un avenir durable.
Publiés dans la revue Nature, les chercheurs de Liverpool ont montré qu’un algorithme mathématique peut garantir la prédiction de la structure de n’importe quel matériau en se basant uniquement sur la connaissance des atomes qui le composent.
Développé par une équipe interdisciplinaire de chercheurs des départements de chimie et d’informatique de l’université de Liverpool, l’algorithme évalue systématiquement des ensembles entiers de structures possibles en une seule fois, plutôt que de les considérer une par une, afin d’accélérer l’identification de la solution correcte.
Cette avancée permet d’identifier les matériaux qui peuvent être fabriqués et, dans de nombreux cas, de prédire leurs propriétés. La nouvelle méthode a été démontrée sur des ordinateurs quantiques qui ont le potentiel de résoudre de nombreux problèmes plus rapidement que les ordinateurs classiques et peuvent donc accélérer encore les calculs.
Notre mode de vie dépend des matériaux – « tout est fait de quelque chose ». De nouveaux matériaux sont nécessaires pour relever le défi du « net zero », qu’il s’agisse de batteries et d’absorbeurs solaires pour une énergie propre, d’ordinateurs à faible consommation d’énergie ou de catalyseurs qui produiront les polymères et les produits chimiques propres de notre avenir durable.
Cette recherche est lente et difficile car il existe de nombreuses façons de combiner les atomes pour fabriquer des matériaux et, en particulier, de nombreuses structures qui pourraient se former. En outre, les matériaux aux propriétés transformatrices sont susceptibles d’avoir des structures différentes de celles que l’on connaît aujourd’hui, et prédire une structure dont on ne sait rien est un énorme défi scientifique.
Le professeur Matt Rosseinsky, du département de chimie et de l’usine d’innovation des matériaux de l’université, a déclaré : « La certitude de pouvoir prédire les structures cristallines offre désormais la possibilité d’identifier, dans l’ensemble de l’espace chimique, les matériaux qui peuvent être synthétisés et les structures qu’ils adopteront, ce qui nous donne pour la première fois la possibilité de définir la plateforme des technologies futures.
« Grâce à ce nouvel outil, nous pourrons définir comment utiliser les éléments chimiques largement disponibles et commencer à créer des matériaux pour remplacer ceux qui sont basés sur des éléments rares ou toxiques, ainsi que pour trouver des matériaux plus performants que ceux dont nous disposons aujourd’hui, afin de relever les défis futurs d’une société durable ».
Le professeur Paul Spirakis, du département d’informatique de l’université, a déclaré : « Nous avons réussi à fournir un algorithme général pour la prédiction de la structure cristalline qui peut être appliqué à une grande diversité de structures. Le couplage de la minimisation locale à la programmation en nombres entiers nous a permis d’explorer les positions atomiques inconnues dans l’espace continu en utilisant des méthodes d’optimisation fortes dans un espace discret.
Notre objectif est d’explorer et d’utiliser davantage d’idées algorithmiques dans la belle aventure de la découverte de nouveaux matériaux utiles. L’union des efforts des chimistes et des informaticiens a été la clé de ce succès ».
L’article intitulé « Optimality Guarantees for Crystal Structure Prediction » a été publié le 5 juillet dans la revue Nature.
Référence : « Optimality guarantees for crystal structure prediction » par Vladimir V. Gusev, Duncan Adamson, Argyrios Deligkas, Dmytro Antypov, Christopher M. Collins, Piotr Krysta, Igor Potapov, George R. Darling, Matthew S. Dyer, Paul Spirakis et Matthew J. Rosseinsky, 5 juillet 2023, Nature.
DOI: 10.1038/s41586-023-06071-y
L’équipe de recherche comprend des chercheurs des départements d’informatique et de chimie de l’université de Liverpool, de la Materials Innovation Factory et du Leverhulme Research Centre for Functional Materials Design, qui a été créé pour développer de nouvelles approches de la conception de matériaux fonctionnels à l’échelle atomique par le biais d’une recherche interdisciplinaire.
Ce projet a été financé par le Leverhulme Trust et la Royal Society.