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”.
