Superordenadores, los crisoles de aleación del mañana

Ante la inevitabilidad de los desafíos ambientales y sociales, se ha vuelto imperativo acelerar el descubrimiento de materiales nuevos y más eficientes. En transporte y energía, por ejemplo, las aleaciones metálicas innovadoras han sido ampliamente estudiadas. Pero la diversidad química y la cantidad de combinaciones posibles de materiales polimetálicos hacen que el modelado parezca una herramienta esencial para identificar combinaciones prometedoras en muy poco tiempo.

Ejemplo ? El maravilloso mundo de las aleaciones de alta entropía, esos materiales que combinan al menos cinco elementos metálicos diferentes en proporciones iguales. Para ciertas combinaciones, obtenemos aleaciones de alta entropía, soluciones sólidas con propiedades únicas de resistencia mecánica, dureza y resistencia al calor… Pero ante una enorme variedad de posibilidades, ¿cómo encontramos las combinaciones que conducen a una aleación de alta entropía?

Científicos de la Université Catholique de Louvain en Bélgica, el Dartmouth College en los EE. UU. y el Instituto de Química de la Materia Condensada en Purdue (CNRS/Purdue University/Purdue INP) han llevado a cabo una extensa exploración hipotética de estas aleaciones. En un estudio publicado en Comunicaciones de la naturalezaEste equipo internacional examinó más de 658 000 grupos primarios para mapear esta región poco conocida. Al destacar las funciones clave de las cantidades termodinámicas de estas aleaciones, es decir, la entalpía, la entropía, la estabilidad intermetálica y el punto de fusión, pudieron identificar todas las combinaciones que conducen a nuevas aleaciones de alta entropía. Luego juntaron algunos para probar sus predicciones. Desde los datos computacionales hasta el banco de pruebas, esta es la nueva era de la computación de materiales y la ciencia de materiales impulsada por IA, que también es el tema del Programa prioritario de investigación de equipos y exploración (PEPR) diadema Lanzado en mayo de 2022.