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La topologie et l'apprentissage automatique révèlent une relation cachée dans le silicium amorphe

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A gauche : corrélation entre les valeurs prédites par l'analyse d'homologie persistante et les valeurs de test qui ont été évaluées par des simulations. À droite : points de données (régions rouges et bleues) sur le diagramme persistant fortement corrélés aux valeurs de conductivité thermique. Un cycle à cinq sommets illustré sur le diagramme est la composante minimale de l'ordre à moyenne portée, et un cycle à quatre sommets est la composante qui rompt l'ordre à moyenne portée et abaisse la conductivité thermique. Crédit : NINS/IMS

Les scientifiques théoriques ont utilisé les mathématiques topologiques et l'apprentissage automatique pour identifier une relation cachée entre les structures à l'échelle nanométrique et la conductivité thermique dans le silicium amorphe, une forme vitreuse du matériau sans ordre cristallin répétitif.

Une étude décrivant leur technique est parue dans le Journal de physique chimique.

Les solides amorphes, tels que le verre, l'obsidienne, la cire et les plastiques, n'ont pas de répétition à longue distance, ou structure cristalline, aux atomes ou molécules qui les composent. Cela contraste avec les solides cristallins, tels que le sel, la plupart des métaux et des roches. Comme ils manquent commande à long terme dans leur structure, les conductivité thermique de solides amorphes peut être bien inférieur à celui d'un solide cristallin composé du même matériau.

Cependant, il peut toujours y avoir un ordre à moyenne portée à l'échelle du nanomètre. Cet ordre à moyenne portée devrait affecter la propagation et la diffusion des vibrations atomiques, porteuses de chaleur. Le transport de chaleur dans les matériaux désordonnés intéresse particulièrement les physiciens en raison de son importance dans les applications industrielles. La forme amorphe du silicium est utilisée dans une vaste gamme d'applications dans le monde moderne, des cellules solaires aux capteurs d'image. Pour cette raison, les chercheurs ont étudié intensivement la signature structurelle de l'ordre à moyenne portée dans silicium amorphe et comment cela se rapporte à la conductivité thermique.

"Pour un meilleur contrôle des applications qui utilisent du silicium amorphe, le contrôle de ses propriétés thermiques figure en bonne place sur la liste de souhaits des ingénieurs", a déclaré Emi Minamitani, l'auteur correspondant de l'étude et scientifique moléculaire théorique à l'Institut des sciences moléculaires d'Okazaki, Japon. "L'extraction des caractéristiques structurelles à l'échelle nanométrique dans un ordre amorphe, y compris à moyenne portée, est une clé importante."

Malheureusement, les chercheurs ont eu du mal à mener à bien cette tâche car il est difficile de déterminer les caractéristiques essentielles à l'échelle nanométrique des systèmes désordonnés à l'aide de techniques traditionnelles.

Dans des expériences, la présence d'un ordre à moyenne portée a été physiquement détectée à l'aide de la microscopie électronique à fluctuation, qui implique une analyse statistique de la diffusion à partir de volumes à l'échelle nanométrique d'un matériau désordonné. Au niveau théorique, il a été discuté en considérant la distribution des angles dièdres (l'angle entre deux plans d'intersection entre des ensembles d'atomes) ou en utilisant des «statistiques annulaires». Ce dernier essaie de comprendre les caractéristiques structurelles à partir de la connectivité des atomes.

Cela s'appuie à son tour sur le domaine des mathématiques connu sous le nom de topologie, qui étudie les propriétés d'un objet qui ne changent pas - ou sont "invariantes" - même lorsque l'objet est constamment étiré et déformé sans être cassé (comme des formes écrites sur un caoutchouc feuille). Se concentrer sur cette invariance topologique est utile pour fournir une description qualitative, telle que la tendance des propriétés physiques par rapport au caractère aléatoire. Cependant, il est exigeant de déterminer la structure atomique correspondant à un ordre de moyenne portée et de prédire ses propriétés physiques uniquement à partir de simples invariants topologiques.

Les chercheurs se sont donc tournés vers une technique émergente appelée homologie persistante, un type d'analyse de données topologiques. L'homologie persistante a été utilisée ailleurs pour analyser des structures complexes allant des protéines aux solides amorphes. L'avantage de cette méthode est de détecter des caractéristiques topologiques dans des structures complexes à différentes échelles spatiales. Ceci est essentiel car l'ordre de moyenne portée comprend des structures quasi répétitives à différentes échelles. En utilisant cette caractéristique, nous pouvons extraire l'ordre à moyenne portée caché sous ce qui apparaît autrement comme du hasard.

Les chercheurs ont construit des modèles informatiques de silicium amorphe par dynamique moléculaire classique dans lesquels la température du silicium a été augmentée au-dessus du point de fusion, puis progressivement refroidie (trempe) jusqu'à la température ambiante. Des différences dans les caractéristiques structurelles ont été introduites en modifiant la vitesse de refroidissement.

Ensuite, le diagramme persistant, qui est la visualisation bidimensionnelle de l'homologie persistante, a été calculé pour chaque modèle. Les chercheurs se sont concentrés sur le fait que les diagrammes reflètent les caractéristiques structurelles du silicium amorphe. Ainsi, ils ont construit la représentation numérique, appelée "descripteurs", qui pourrait être utilisée dans l'apprentissage automatique. Le chercheur a découvert que le diagramme persistant remplissait la création d'un bon descripteur à utiliser dans la procédure d'apprentissage automatique, qui à son tour obtenait des prédictions précises sur les conductivités thermiques.

En analysant davantage les données d'homologie persistante et apprentissage automatique modèle, les chercheurs ont illustré la relation précédemment cachée entre l'ordre à moyenne portée dans le silicium amorphe et sa conductivité thermique.

L'étude devrait maintenant ouvrir une voie pour contrôler les caractéristiques matérielles des matériaux amorphes. silicium et d'autres solides amorphes par la topologie de leurs nanostructures.


Aller plus loin

Origine du pic de boson dans les solides amorphes


En savoir plus :
Emi Minamitani et al, Descripteur topologique de la conductivité thermique dans le Si amorphe, Le Journal de Physique Chimique (2022). DOI: 10.1063 / 5.0093441

Citation:
La topologie et l'apprentissage automatique révèlent une relation cachée dans le silicium amorphe (2022, 24 juin)
récupéré 24 June 2022
de https://phys.org/news/2022-06-topology-machine-reveal-hidden-relationship.html

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  • La source: https://phys.org/news/2022-06-topology-machine-reveal-hidden-relationship.html

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