Los científicos han entrenado una red neuronal en una supercomputadora para simular cómo el hidrógeno se convierte en un metal, un experimento imposible de reproducir físicamente en la Tierra.
Bajo presiones extremas y temperaturas suficientemente altas, como en los núcleos de Júpiter, Saturno, Urano y Neptuno, el hidrógeno entra en una fase extraña. Los electrones normalmente unidos a sus núcleos son libres de moverse y colectivamente zumban para conducir la electricidad, una propiedad común en los metales.
La física detrás del proceso es difícil de estudiar. Intentar replicar las condiciones dentro de esos núcleos planetarios aquí en la Tierra no tiene sentido: la gran cantidad de energía requerida no es práctica. En cambio, la mejor manera de estudiar las transiciones de fase es recrearlas usando software.
Sin embargo, modelar las interacciones entre cada átomo de hidrógeno no es una tarea fácil, e incluso las supercomputadoras más poderosas luchan. “Tanto los electrones y los núcleos siguen las leyes de la mecánica cuántica, por lo que su comportamiento puede ser descrito mediante la resolución de la ecuación de Schrödinger,” Bingqing Cheng, el autor principal del estudio que acaba de publicado en la revista Nature e investigador en la Universidad de Cambridge explicó a La Regístrese . Una versión preimpresa está aquí y el código fuente aquí .
“A medida que aumenta el número de electrones y núcleos, la complejidad involucrada pronto se vuelve intratable incluso con las supercomputadoras más rápidas. De hecho, los cálculos de la mecánica cuántica siguen siendo inasequibles para sistemas con más de unos pocos cientos de átomos ”.
Aquí es donde los algoritmos de aprendizaje automático son útiles: se pueden entrenar para predecir los estados de los átomos de hidrógeno para que las supercomputadoras no tengan que simular todas las interacciones entre las partículas.
Sin la red neuronal, se necesitarían "varios cientos de millones de años de CPU" para realizar las mismas simulaciones, según el documento. “Explotamos una red neuronal artificial (ANN) para aprender las interacciones atómicas de la mecánica cuántica. La ANN primero aprende las interacciones de la mecánica cuántica entre los átomos y luego hace predicciones rápidas sobre la energía y las fuerzas de un sistema de átomos, evitando la necesidad de realizar costosos cálculos de la mecánica cuántica ”, nos dijo Cheng el miércoles.
Cheng y sus colegas de IBM Research y los Institutos Federales de Tecnología de Suiza en Lausana, Suiza, descubrieron que el hidrógeno experimenta una transición suave cuando se convierte en metal. En otras palabras, el cambio es gradual dependiendo de su presión y temperatura. El hidrógeno dentro de los planetas gigantes antes mencionados puede existir en múltiples estados o capas; algunas regiones pueden ser metálicas y otras no.
A temperaturas y presiones crecientes, cada vez más hidrógeno se convierte en metal. “Hablando en términos generales, [esta] presión es de unos 200 GPa a 1000 K, y disminuye un poco a medida que aumenta la temperatura”, dijo Cheng.
Desvelar los secretos de cómo el hidrógeno se transforma en un metal conductor de electricidad podría ayudar a los científicos a crear superconductores a temperatura ambiente algún día o comprender los campos magnéticos de los planetas exteriores del Sistema Solar.
“La naturaleza metálica del hidrógeno a alta presión es particularmente importante, ya que es la razón por la que tanto Júpiter como Saturno tienen fuertes campos magnéticos. El hidrógeno metálico [también] tiene una serie de propiedades exóticas, como la superconductividad a temperatura ambiente y la superfluidez. Por tanto, comprender este material es útil para utilizar potencialmente este supermaterial ”, concluyó Cheng. ®
Fuente: theregister