Un nuevo estudio de investigación en física teórica ha presentado un innovador método de simulación basado en el aprendizaje automático, que permite la creación de Hamiltonianos efectivos para estructuras atómicas de supergran escala. Este avance promete superar las limitaciones de los métodos convencionales basados en mecanismos cuánticos y mecánica clásica, facilitando la simulación de estructuras mucho más grandes.
Los hallazgos han sido publicados en la revista npj Computational Materials bajo el título «Aprendizaje activo del Hamiltoniano efectivo para estructuras atómicas de supergran escala». La investigación ha sido realizada por un equipo internacional de físicos, que incluye a científicos de la Universidad de Arkansas, la Universidad de Nanjing y la Universidad de Luxemburgo.
Nuevas Fronteras en la Simulación de Materiales
En el ámbito de los ferroelectricos y dieléctricos, existe una categoría de estructuras denominada mesoscópica, que generalmente contiene más de un millón de átomos. Estas grandes estructuras escapan de la capacidad computacional de los métodos tradicionales, mientras que los métodos de Hamiltoniano efectivo pueden manejarlas con mayor eficacia. Este enfoque se erige como uno de los métodos computacionales a escala atómica más rápidos, convirtiéndose en una herramienta científica poderosa para el estudio de estructuras y materiales mesoscópicos.
El Hamiltoniano efectivo es una expresión de energía que incluye diversos términos de acoplamiento, cuyos parámetros pueden obtenerse mediante métodos de mecánica cuántica. Sin embargo, la obtención convencional de estos parámetros suele ser compleja y laboriosa. En este trabajo, se propone un nuevo enfoque basado en el aprendizaje automático que proporciona una metodología universal y automática para calcular estos parámetros en sistemas complejos con estructuras atómicas de gran escala.
Con la implementación de estos nuevos métodos de Hamiltoniano efectivo, los científicos tendrán la capacidad de diseñar nuevos materiales con propiedades deseables, como las ferroelectricas y piezoelectricas, a través de simulaciones de estructuras atómicas a gran escala. Esto abre un abanico de posibilidades en el desarrollo de tecnologías avanzadas y en la mejora de materiales existentes.
Como paso siguiente en el desarrollo de los métodos de Hamiltoniano efectivo, se planea proponer un Hamiltoniano efectivo general basado en la función de Wannier de red y simetría. Esto permitirá mimetizar cualquier distorsión estructural y transiciones de fase, así como simular propiedades adicionales, como las térmicas, ampliando así el alcance y la aplicabilidad de esta metodología en la investigación de materiales.
Más información: Xingyue Ma et al, Active learning of effective Hamiltonian for super-large-scale atomic structures, npj Computational Materials (2025). DOI: 10.1038/s41524-025-01563-z
Proporcionado por Nanjing University
