La combinaison graphène et étain est prometteuse pour les panneaux solaires, les muscles artificiels et plus encore

Faire une expérience avec un gâteau sur un cookie semble simple. Mais lorsque des chercheurs de l’Institut de technologie du New Jersey (NJIT) ont développé un ensemble de données unique permettant de combiner du graphène 2D et de l’étain 3D, le processus était tout sauf simple : il nécessitait une grande puissance de calcul.

« Lorsque deux matériaux différents sont en contact, l’interface entre les matériaux est critique : les gâteaux et les biscuits sont comme des matériaux 3D et 2D », a déclaré Dibakar Datta, professeur adjoint au département de génie mécanique et industriel du NJIT.

« Un gâteau sur un cookie est comme une hétérostructure 3D/2D et si l’interface gâteau/cookie est trop forte, le gâteau va coller au cookie. A l’inverse, une interface faible fait perdre l’intersection et c’est pourquoi il est essentiel d’étudier à quel point l’interface est connectée.

Pour leur étude, les chercheurs du NJIT se sont tournés vers Expanse du San Diego Supercomputer Center de l’UC San Diego. À l’aide de la ressource informatique haute performance, les chercheurs ont étudié l’interface entre les systèmes de graphène et d’étain avec une méthode d’apprentissage automatique (ML) entraînée par les calculs d’une méthode de modélisation informatique de la mécanique quantique appelée théorie fonctionnelle de la densité (DFT).

L’étude a abouti à un matériau dur et robuste qui, selon les chercheurs, peut être utilisé pour des applications dans des dispositifs tels que des biocapteurs, des panneaux solaires, des batteries, des appareils électroniques et des muscles artificiels. Les découvertes des scientifiques ont été publiées dans le Journal de conversion et de stockage d’énergie électrochimique.

« L’un des meilleurs cas d’application du graphène et des systèmes d’interface concerne les batteries sodium-ion, où la présence d’une interface graphène peut atténuer les contraintes mécaniques lors de l’intercalation du sodium dans une anode en étain de grande capacité et à faible stabilité », a déclaré Vidushi Sharma, étudiant diplômé du NJIT. au moment de l’étude et maintenant chercheur scientifique chez IBM Accelerated Materials Discovery.

« Les distorsions uniques du réseau, la résistance des interfaces et les attributs physico-chimiques caractérisent chaque interface et une compréhension atomistique de ces interfaces fournit des lignes directrices pour la conception des systèmes. »

Sharma a expliqué que même si les méthodes de ML peuvent faciliter les simulations d’interfaces aussi complexes, les exigences en matière de données présentent généralement des obstacles importants qui retardent l’adoption des techniques de ML dans le développement et la découverte de matériaux à hétérostructure 2D assistés par l’IA. Mais avec l’aide d’Expanse, le manque d’un ensemble de données important a été compensé par des approches avancées d’échantillonnage et de modélisation.

« Des obstacles importants retardent l’adoption des techniques de ML dans le développement et la découverte de matériaux assistés par l’intelligence artificielle. En raison des exigences informatiques considérables, les données de simulation pour les systèmes d’interface sont particulièrement difficiles à collecter », a déclaré Datta, ajoutant que la puissance de calcul d’Expanse permettait une simulation plus rapide. temps pour leurs systèmes d’interface complexes.

Ce n’est notamment pas la première fois que les scientifiques utilisent les ressources du SDSC pour leurs travaux en science des matériaux. Datta a expliqué que la recherche actuelle a été inspirée par des travaux antérieurs menés par l’équipe sur les supercalculateurs du SDSC. Les études antérieures ont également examiné les implications des interfaces 2D/3D dans le domaine du stockage d’énergie. Leurs travaux antérieurs ont examiné le potentiel des hétérostructures à base de matériaux 2D qui résolvent plusieurs problèmes liés aux systèmes de stockage d’énergie, tels que l’isolation électrique des particules actives, la défaillance des interfaces, l’expansion du volume et la densité de puissance.

« Par exemple, un matériau 2D flexible tel que le graphène agit comme un liant conducteur flexible avec des particules de matériau actif pour permettre une expansion et une contraction faciles en évitant les défaillances mécaniques », a déclaré Datta. « Maintenant que nous avons plusieurs études derrière nous, nous allons continuer à travailler sur l’incorporation de matériaux supplémentaires tels que le silicium avec le graphène. »

Selon Datta, l’objectif global de l’équipe de recherche est de générer une grande base de données avec des systèmes d’interface à partager avec la communauté de recherche en science des matériaux.

« En utilisant cette future base de données, nous affinerons nos modèles existants car de nombreuses propriétés d’interface importantes nécessitent une étude plus approfondie, telles que le glissement interfacial, la fracture et la génération de contraintes à l’interface », a déclaré Datta. « Nos modèles générés par Expanse seront disponibles pour la communauté scientifique mondiale pour une prédiction plus rapide des propriétés interfaciales de n’importe quelle interface à l’échelle nanométrique. »

Fourni par le San Diego Supercomputer Center