Un nuevo algoritmo permite a los ordenadores calcular el comportamiento de los electrones en diferentes materiales hasta 10.000 veces más rápido que los métodos disponibles en la actualidad. El trabajo se basa en una teoría de la física cuántica que ha estado dando vueltas entre los físicos desde hace más de 80 años. Los ingenieros de Princeton resolvieron cómo calcular la energía de los electrones en movimiento sobre la base de cómo se distribuyen en el seno de un material desconocido, lo que podría acelerar las innovaciones tecnológicas relacionadas con los aparatos electrónicos y los vehículos energéticamente eficientes.
Un nuevo algoritmo podría permitir realizar los cálculos necesarios para elaborar las simulaciones de nuevos materiales hasta 10.000 veces más rápido que en la actualidad. Los científicos de Princeton, dirigidos por la ingeniero Emily Carter, hallaron este modelo resolviendo un problema planteado por la física cuántica hace mas de 80 años. En efecto, Llewellyn Hilleth Thomas y el premio Nobel Enrico Fermi, en 1927, elaboraron una teoría que entre otras cosas predecía que sería posible calcular la energía de los electrones en movimiento en el interior de un material simplemente sabiendo de que forma se distribuyen en el seno del mismo. Dicho en otras palabras, a partir de los datos de la energía cinética de los electrones en un nuevo material se podrían simular sus propiedades y conocer de que forma respondería al estrés físico o al paso de una corriente electrica.
Originalmente, las ecuaciones elaboradas por Thomas y Fermi se aplicaban a un gas teórico en el que los electrones estaban distribuidos de manera uniforme, algo imposible de encontrar en los materiales reales. Pero Pierre Hohenberg y Walter Kohn (también galardonado con el premio Nobel) lograron demostrar en 1964 que la ecuación de Thomas-Fermi se podría aplicar a los materiales reales, aunque fueron incapaces de ir más allá de la demostración teórica de la viabilidad de la ecuación. A lo largo de las ultimas décadas los investigadores han elaborado modelos que intentaban calcular la energía de cada átomo para simular la forma en que se comportaría un material determinado. Pero cuando la cantidad de átomos a simular superan algunos centenares, incluso los más potentes superordenadores carecen de la potencia necesaria para terminar su trabajo en un tiempo razonable. Esta situación limita –y mucho– la variedad de materiales que los investigadores pueden simular exitosamente. Hasta ahora.
El trabajo del equipo de ingenieros de Princeton consistió en mejorar la ecuación de Thomas-Fermi para desarrollar un modelo capaz de simular materiales reales. En lugar de aplicarse a un gas teórico, su formula puede predecir la energía cinética de cada electrón dentro de -por ejemplo- un metal. Además, lograron que el modelo sea válido para los materiales semiconductores, los mismos que hacen posible todas las maravillas de la electrónica moderna. La posibilidad de simular en un ordenador el comportamiento de los electrones de nuevos tipos de semiconductores permitirá -en el corto plazo- el desarrollo de materiales para la construcción de circuitos integrados. Emily Carter dice que “las ecuaciones científicas que usábamos hasta ahora eran ineficientes y consumían enormes cantidades de recursos informáticos, por lo que nos limitamos a modelar unos pocos cientos de átomos de un material perfecto”. Sin embargo, el nuevo algoritmo derivado del trabajo de Thomas y Fermi cambiará eso. “Actualmente, las propiedades más importantes de un material son determinadas por sus defectos, y hace falta simular cientos o decenas de miles de átomos para que estos resulten evidentes. Con este nuevo sistema, podremos modelar hasta un hasta un millón de átomos, acercándonos a las propiedades reales de un material”.
Si el equipo de Carter está en lo cierto, y nada hace suponer lo contrario, en los próximos 4 o 5 años veremos un nuevo florecimiento de la industria del semiconductor, gracias a los nuevos materiales que surgirán de la imaginación de los físicos y que podrán ser modelados gracias a este algoritmo. ¿Estás preparado?
