Pesquisadores usam Mira para olhar dentro dos supercondutores de alta temperatura (Researchers use Mira to peer inside high-temperature superconductors)

Pesquisadores da Universidade de Illinois estão usando o supercomputador Mira para investigar o estado magnético em diferentes níveis de pressão, do seleneto de ferro, um conhecido supercondutor de alta temperatura. Crédito: Lucas Wagner, Universidade de Illinois

Pesquisadores da Universidade de Illinois estão usando recursos de supercomputação do Argonne Leadership Computing Facility (ALCF), para estudar a natureza misteriosa dos supercondutores de alta temperatura.

Com temperaturas críticas que variam de 30 a 130 Kelvin, esta classe relativamente nova de supercondutores de alta temperatura é nova apenas no nome. Antes da sua descoberta, em 1986, acreditava-se que a supercondutividade só poderia ocorrer em temperaturas abaixo de 30 Kelvin.

     A descoberta de supercondutores de alta temperatura levou a inúmeras pesquisas que resultaram na identificação de vários outros supercondutores, mas a origem de suas propriedades únicas permanece indefinida.

     “Nós ainda não temos uma teoria universal para os supercondutores de altas temperaturas”, disse Lucas Wagner, professor assistente na Universidade de Illinois. “O objetivo do nosso trabalho no ALCF é dar um passo a mais na compreensão desses sistemas”.

     Com uma melhor compreensão dos mecanismos que dão origem à supercondutividade de alta temperatura, os cientistas poderão projetar novos materiais e desenvolver tecnologias a partir deles.

Supercondutores convencionais (de baixa temperatura), são utilizados em ressonância magnética e aceleradores de partículas, mas suas aplicações cotidianas são limitadas porque os materiais requerem sistemas de refrigeração muito caros e difíceis de trabalhar.

     “É possível que os supercondutores de alta temperatura amenizem algumas dessas deficiências e levem a outras aplicações potenciais, como linhas de transmissão de energia e motores elétricos, bem mais viáveis”, diz Wagner.

     No ALCF, Wagner e sua equipe estão usando o supercomputador Mira para simular o magnetismo do seleneto de ferro em diferentes níveis de pressão. O estudo foi inspirado no trabalho experimental que demonstrou que o seleneto de ferro é supercondutor a temperaturas elevadas quando submetidos a altas pressões.

Os pesquisadores realizam simulações da estrutura eletrônica do seleneto de ferro em um nível de detalhe sem precedentes. Até agora, os cálculos tem ajudado a compreender melhor o comportamento magnético do material e porque ele muda com a pressão, fornecendo evidências para apoiar a noção de que a supercondutividade de alta temperatura é de origem magnética.

     “As propriedades dos elétrons são determinadas por um equilíbrio entre uma tendência de se espalhar, evitar um ao outro e estar perto dos núcleos”, diz Wagner. “No seleneto de ferro, nós confirmamos que o equilíbrio entre essas três coisas leva a um caráter magnético incomum. E que este equilíbrio muda com a pressão”.

     As simulações de alta precisão não teriam sido possíveis sem um supercomputador massivamente paralelo como o Mira. Os materiais supercondutores são sistemas fortemente correlacionados, prever o seu comportamento depende do cálculo das interações entre seus elétrons. Métodos computacionais tradicionais, como a teoria do funcional da densidade, em média, desconsideram essas interações, o que tornava impossível estudar esses materiais com qualquer precisão no passado.

     Com a crescente disponibilidade de supercomputadores de alto desempenho, o método QMC (quantum Monte Carlo) surgiu como uma ferramenta eficaz para simular explicitamente as interações entre elétrons, abrindo a porta a novos esforços de investigação computacional para uma ampla gama de sistemas que necessitam de previsões realistas de propriedades dos materiais.

     Como o principal desenvolvedor do código aberto QWalk, Wagner está na vanguarda da pesquisa em QMC. Para ajudar a promover a pesquisa no ALCF, ele continua a trabalhar com os engenheiros de desempenho da instalação para melhorar o código no Mira. Até agora, eles têm sido capazes de aumentar a velocidade do QWalk em 20%.

     “Descobrimos que uma quantidade significativa de tempo foi gasto em uma parte do código com um padrão de computação de memória intensiva”, diz Vitali Morozov, principal engenheiro de desempenho de aplicações no ALCF. “Otimizando o uso de estruturas de dados para operações similares levaram a uma redução significativa do estresse sobre a largura de banda de memória”.

     A equipe de Wagner procura entender a diferença entre supercondutores de alta temperatura e materiais não supercondutores que exibem propriedades semelhantes. Eles também utilizam o Mira para prever novos materiais com propriedades promissoras. Os resultados contribuirão para um esforço de colaboração onde outros pesquisadores vão tentar fazer os materiais previstos.

     “Em última análise, esperamos que o nosso trabalho leve a novos supercondutores”, disse Wagner. “Além disso, os métodos e compreensão que estamos desenvolvendo aqui serão aplicáveis a muitas outras áreas críticas, da catálise à energia fotovoltaica”.

Fonte: http://phys.org/news/2015-03-mira-peer-high-temperature-superconductors.html

Pesquisadores desenvolvem modelo computacional para prevê a ocorrência da supercondutividade (Rutgers team develops computational model for predicting superconductivity)

As 15 caixas nesta imagem mostram a intensidade simulada de excitações de spin em 15 materiais à base de ferro, incluindo os compostos de ferro que são supercondutores (imagens d-h). O eixo x mostra o momento da excitação de spin em locais selecionados do espaço 3D, o eixo y mostra a energia medida em eV. A cor indica a intensidade de excitações de spin com uma dada energia e quantidade de movimento, comparada com os resultados experimentais disponíveis (barras pretas nas imagens de f, g, l, m). Ao visualizar a dinâmica de spin de múltiplos materiais à base de ferro – informação que pode ser lenta e cara de obter experimentalmente – os pesquisadores podem prever melhor quais materiais são susceptíveis de serem supercondutores.

Pesquisadores que estudam supercondutores à base de ferro estão combinando novos algoritmos de estrutura eletrônica com o poder de computação de alto desempenho do supercomputador Titan para prever dinâmica de spin, ou as formas como os elétrons orientam e correlacionam seus spins em um material. Os pesquisadores sugeriram que a dinâmica de spin cria as condições necessárias para a supercondutividade. Esta abordagem poderia acelerar a busca por novos materiais supercondutores.

        Em um artigo da Nature Physics, os autores calcularam os fatores estruturais da dinâmica de spin - uma medida de como os spins se alinham um em relação ao outro a uma determinada distância – em 15 materiais diferentes à base de ferro, incluindo vários supercondutores. “Nossos resultados computacionais estão em boa concordância com os resultados experimentais e temos várias previsões para compostos que ainda não foram medidos”, disse Kotliar. “Uma vez validada a teoria de que os nossos modelos computacionais são baseados em experimentos, então podemos investigar computacionalmente materiais que não estão sendo estudados experimentalmente.”

        A computação oferece uma maneira para os pesquisadores entenderem melhor a dinâmica de spin e outras propriedades dos materiais em muitas condições, tais como a mudança de temperatura, em vez da condição singular do presente durante um determinado experimento. Também permite simular muitos materiais de uma só vez, e o número de potenciais materiais para explorar aumenta rapidamente à medida que os cientistas introduzem modificações para melhorar o desempenho.

Com o poder computacional disponível no sistema Titan de 27 petaflop, a equipe foi capaz de comparar e dinâmica de spin para todos os 15 materiais simulados de modo a identificar propriedades supercondutoras reveladoras.

        “Ao comparar simulações e experiências, aprendemos sobre qual tipo de flutuações de spin realmente promovem a supercondutividade e quais as que não o fazem”, disse Kotliar.

Em seu modelo, a equipe usou uma técnica chamada Dynamical Mean Field Theory (Teoria de Campo Médio Dinâmico, tradução livre) para reduzir o vasto número de interações envolvendo elétrons em uma célula unitária e atribuir a média dessas interações no ambiente de campo médio em todo o resto do sólido. A equipe usou o método Monte Carlo para selecionar estatisticamente as melhores soluções para estas técnicas, atingindo um novo nível de precisão da previsão para a dinâmica de spin nestes tipos de materiais.

        “Estes problemas complexos, como em supercondutores, onde você tem que resolver muitos graus de liberdade ou de um grande número de variáveis, exigem supercomputação em vez de computação em clusters menores”, disse Haule. “Nossos algoritmos são projetados para trabalhar de forma muito eficiente na arquitetura massivamente paralela do Titã.”

Usando 20 milhões de processadores-hora no Titã, a equipe também descobriu através da simulação de um novo estado supercondutor, ou o emparelhamento de elétrons, encontrada no composto de lítio-ferro arsênico, LiFeAs, que é consistente com os resultados experimentais.

        No futuro, eles planejam para simular a dinâmica de spin em outras classes de supercondutores e em matérias não supercondutores que são excepcionalmente difíceis de estudar experimentalmente, como materiais radioativos.

“Usar a computação como um substituto do experimento é um passo importante para a concepção de novos materiais”, disse Kotliar. “A próxima vez que alguém vier até nós com materiais potenciais para uma aplicação e perguntar: ‘Devo trabalhar sobre isso?’ Esperamos simular o material para selecionar os mais promissores.”

Fonte1: http://www.newswise.com/articles/iron-based-superconductor-simulations-spin-out-new-possibilities-on-titan

Fonte2: http://www.nature.com/nphys/journal/v10/n11/full/nphys3116.html