¿Duro como un diamante?
Los científicos predicen nuevas formas de carbono superduro
Bob Wilder / University at Buffalo, adapted from Figure 3 in P. Avery et al., npj Computational Materials, Sept. 3, 2019. The original diagrams from the paper are licensed under CC BY-4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
Ahora, la ciencia está abriendo la puerta al desarrollo de nuevos materiales con estas cualidades seductoras.
Los investigadores han utilizado técnicas computacionales para identificar 43 formas de carbono previamente desconocidas que se cree que son estables y superduras, incluyendo varias que se predice que son ligeramente más duras o casi tan duras como los diamantes. Cada nueva variedad de carbono consiste en átomos de carbono dispuestos en un patrón distinto en un entramado cristalino.
El estudio combina predicciones computacionales de estructuras cristalinas con el aprendizaje automático de la caza de materiales novedosos. El trabajo es una investigación teórica, lo que significa que los científicos han predicho las nuevas estructuras de carbono pero aún no las han creado.
"Los diamantes son en este momento el material más duro disponible comercialmente, pero son muy caros", dice la química Eva Zurek de la Universidad de Buffalo. "Tengo colegas que hacen experimentos de alta presión en el laboratorio, exprimiendo materiales entre diamantes, y se quejan de lo caro que es cuando los diamantes se rompen."
"Nos gustaría encontrar algo más duro que un diamante. Si usted pudiera encontrar otros materiales que son duros, potencialmente podría hacerlos más baratos. También pueden tener propiedades útiles que los diamantes no tienen. Tal vez interactúen de manera diferente con el calor o la electricidad, por ejemplo".
Zurek, PhD, profesor de química en la Facultad de Artes y Ciencias de la UB, concibió el estudio y codirigió el proyecto junto con Stefano Curtarolo, PhD, profesor de ingeniería mecánica y ciencias de los materiales en la Universidad de Duke.
La búsqueda de materiales duros
La dureza se refiere a la capacidad de un material para resistir la deformación. Como explica Zurek, significa que "si intentas sangrar un material con una punta afilada, no se hará un agujero, o el agujero será muy pequeño".
Los científicos consideran que una sustancia es superdura si tiene un valor de dureza de más de 40 gigapascales, medido a través de un experimento llamado prueba de dureza Vickers.
Se prevé que las 43 nuevas estructuras de carbono del estudio alcancen ese umbral. Se estima que tres superan la dureza Vickers de los diamantes, pero sólo un poco. Zurek también advierte que existe cierta incertidumbre en los cálculos.
Las estructuras más duras que los científicos encontraron tendían a contener fragmentos de diamante y lonsdaleita -- también llamado diamante hexagonal -- en sus celosías cristalinas. Además de las 43 formas novedosas de carbono, la investigación también predice recientemente que un número de estructuras de carbono que otros equipos han descrito en el pasado serán superduras.
Acelerar el descubrimiento de materiales superduros
Las técnicas utilizadas en el nuevo papel podrían aplicarse para identificar otros materiales superduros, incluidos los que contienen elementos distintos del carbono.
"Se conocen muy pocos materiales superduros, por lo que es interesante encontrar otros nuevos", dice Zurek. "Una cosa que sabemos sobre los materiales súper duros es que necesitan tener fuertes lazos. Los bonos de carbono-carbono son muy fuertes, por eso nos fijamos en el carbono. Otros elementos que están típicamente en materiales superduros provienen del mismo lado de la tabla periódica, como el boro y el nitrógeno".
Para llevar a cabo el estudio, los investigadores utilizaron XtalOpt, un algoritmo evolutivo de código abierto para la predicción de estructuras cristalinas desarrollado en el laboratorio de Zurek, para generar estructuras cristalinas aleatorias para el carbono. Luego, el equipo empleó un modelo de aprendizaje automático para predecir la dureza de estas especies de carbono. Las estructuras duras y estables más prometedoras fueron utilizadas por XtalOpt como "padres" para crear nuevas estructuras adicionales, y así sucesivamente.
El modelo de aprendizaje de la máquina para estimar la dureza fue entrenado usando la base de datos Automatic FLOW (AFLOW), una enorme biblioteca de materiales con propiedades que han sido calculadas. El laboratorio de Curtarolo mantiene AFLOW y desarrolló previamente el modelo de aprendizaje automático con el grupo de Olexandr Isayev en la Universidad de Carolina del Norte en Chapel Hill.
"Esto es un desarrollo material acelerado. Siempre va a llevar tiempo, pero usamos AFLOW y el aprendizaje a máquina para acelerar enormemente el proceso", dice Curtarolo. "Los algoritmos aprenden, y si has entrenado bien el modelo, el algoritmo predecirá las propiedades de un material, en este caso, la dureza, con una precisión razonable."
"Se pueden tomar los mejores materiales pronosticados usando técnicas computacionales y hacerlos experimentar", dice el coautor del estudio Cormac Toher, PhD, profesor asistente de investigación de ingeniería mecánica y ciencia de materiales en la Universidad de Duke.
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