Supercomputer a caccia di nuovi materiali

supercomputer nuovi materiali
Pubblicato il: 15 Novembre 2022|

La crisi dei microchip si è abbattuta anche sul settore medicale che sta avendo problemi nella produzione e l’assemblaggio di tecnologie mediche. Tanto da aver portato Medtech Europe a chiedere all’Unione europea di mettere in atto azioni immediate per salvaguardare pazienti e sistemi sanitari europei dai danni di potenziali carenze di device (ne abbiamo parlato nel numero 201 di AboutPharma). Oltre alla contesa sui superconduttori esistenti, c’è un’altra strada però che può essere intrapresa, ed è la ricerca di nuovi materiali che possano integrare se non addirittura sostituire quelli oggi utilizzati per la produzione di microchip. Il tutto supportato dalla potenza dei supercomputer che oggi sono in grado di eseguire un miliardo di miliardi di operazioni al secondo innescando un cambio di paradigma nella ricerca di materiali.

L’esempio delle “terre rare”

Spiega Carlo Cavazzoni, senior vicepresident of Cloud Computing Leonardo e responsabile del laboratorio Hpc Leonardo, a cui si deve  la realizzazione di Davinci-1, l’nfrastruttura di supercalcolo dell’azienda basata a Genova: “Quello delle terre rare – utilizzate per la produzione di microprocessori perché hanno determinate proprietà elettriche ed elettroniche – è il classico esempio in cui l’obiettivo ingegneristico è sostituire il materiale con qualcosa di più largamente disponibile che eviti il monopolio nella produzione del semiconduttore. Per centrare il bersaglio serve il supporto dei supercalcolatori, perché la chimica ha una complessità combinatoria. Tra tutte le combinazioni possibili di atomi sicuramente ce n’è una che avrà le proprietà corrette e ricercate, ma il numero delle combinazioni cresce più che esponenzialmente in parallelo al numero di molecole o di atomi combinati. Un problema che può risolvere solo un super calcolatore combinando simulazione numerica ed algoritmi di machine learning. Da un lato infatti la macchina calcola la proprietà ricercata data dalla disposizione degli atomi. Dall’altra il machine learning sfrutta dati e simulazioni ottenuti da diverse disposizioni di atomi per addestrare il computer a capire la disposizione giusta”.

Gli albori della simulazione dei materiali

Il processo guidato dal supercomputer permette di scremare virtualmente, gran parte dei candidati. Dopodiché, i materiali più promettenti vengono studiati in laboratorio, permettendo così di accelerare enormemente la ricerca e di risparmiare anche denaro. Stefano Baroni, docente di Fisica Teorica della Materia Condensata presso la Sissa di Trieste spiega che in realtà la simulazione dei materiali è nata agli albori degli anni ‘30 del secolo scorso, quando le equazione della meccanica quantistica vennero applicate agli atomi e risolte numericamente con carta e matita o tramite primordiali computer meccanici. Ha subìto una prima accelerazione nel secondo dopoguerra grazie alle prime macchine elettroniche sviluppate sulla scia dello sforzo bellico, e con la rivoluzione dei transistor che ha innescato la miniaturizzazione che è arrivata fino al giorno d’oggi. “In quegli anni, chi faceva il mio mestiere poteva comprendere le proprietà di un materiale risolvendo le equazioni della meccanica quantistica” precisa Baroni. “Però le metodologie teoriche e i computer non erano in grado di predire il risultato di un esperimento non ancora eseguito in laboratorio”.

L’aiuto dei supercomputer

Il passo è stato compiuto all’inizio del nuovo millennio quando si è passati dalla comprensione, alla predizione di un fenomeno che ancora non era stato osservato. Infine in tempi più recenti si è arrivati addirittura a progettare un materiale o un sistema molecolare capace di esprimere una determinata funzione ricercata. I calcolatori di oggi permettono quindi sia di predire nuovi materiali che potrebbero essere costruiti, sia di trovare nuove proprietà di altri già noti. Baroni aggiunge che in realtà la frontiera si sta spostando dall’utilizzo di materiali esistenti a materiali che devono essere sintetizzati, come per esempio tutte le materie plastiche e i polimeri già in uso. Chiarisce: “Si sta passando in un certo senso da un’economia (non sostenibile) basata sull’estrazione e sullo sfruttamento delle risorse naturali della Terra con tutte le implicazioni che questo comporta, anche geopolitiche, a una basata sulla creazione in laboratorio, assistita dai computer, di nuovi materiali con proprietà predefinite”.

Bisogno di nuovi materiali

Al di là delle terre rare, la necessità di trovare nuovi materiali meno nocivi, inquinanti o più abbondanti in natura è elevato. Nicola Marzari, docente di Teoria e Simulazione dei Materiali Epfl Losanna, intervenuto insieme a Cavazzoni e Baroni alla tavola rotonda “Quantum alchemy: how computers help create new materials” tenutasi lo scorso settembre durante il festival Trieste Next, cita alcuni esempi di una lista molto più lunga: “Le direzioni critiche su cui ci stiamo muovendo sono diverse. Servono materiali per l’energia, per il fotovoltaico, per la fotocatalisi. Abbiamo bisogno di batterie che abbiano un’energia o una densità di energia più alta, che pesino meno e siano più sicure. Abbiamo bisogno di materiali meno inquinanti, leggeri per il trasporto, per le automobili, per gli aeroplani. Servono materiali con campi magnetici molto forti per i treni a levitazione e così via”.

Aggiunge ancora Cavazzoni: “Molti supercalcolatori sono usati per cercare un’alternativa al litio usato nelle batterie, perché pesa troppo e può incendiarsi. Ci sono molti studi legati all’elettrificazione delle automobili, degli aerei, dei macchinari in generale che comportano una serie di requisiti funzionali e per i quali servirebbero nuovi materiali che non esistono. Altri cercano di capire come ricavare l’idrogeno per generare elettricità, partendo da materiali con proprietà catalitiche”.

Dall’isolante topologico alle M&M’s

L’impegno dei super calcolatori nella ricerca di nuovi materiali è attiva ormai da molto tempo come ricorda Marzari, che a titolo di esempio cita alcuni lavori condotti dal suo team di ricerca. “Anni fa cercavamo un isolante topologico e abbiamo scoperto che un minerale trovato in Brasile nel 2008 aveva questa proprietà” racconta. Ancora nel 2018 il gruppo di Losanna aveva predetto che il grafene a doppio strato (bilayer graphene, materiali “a due dimensioni”) sarebbe diventato un superconduttore. Ci sono arrivati partendo dall’analisi di cento mila strutture atomiche di materiali noti, che sono stati scremati fino ad arrivare a selezionarne solo una cinquantina con proprietà elettroniche e magnetiche interessanti. Ancora nel 2013 fu predetta la conducibilità dell’arseniuro di boro – tra i conduttori termici più potenti del mondo, superiore a quella del diamante – scoperta poi sperimentalmente nel 2018. La lista è lunga e comprende anche esempi più “leggeri”, come la ricerca di un colorante naturale blu per i confetti M&M’s guidata da Baroni: “In Europa non possono essere usati coloranti artificiali per alimenti e il colore blu a differenza degli altri è poco presente in natura. Così abbiamo condotto una simulazione con un super calcolatore che ha permesso di ‘ingegnerizzare’ una molecola naturale in modo da farle esprimere l’esatta tonalità di blu richiesta nella applicazioni industriali”.

La legge del mercato

Probabilmente se domani ci fosse l’esigenza di cercare un’alternativa alle terre rare, mettendo insieme la potenza di tutti i supercalcolatori del mondo si potrebbe trovare un sostituto in poco tempo. Il che forse permette sogni più tranquilli. Ma in generale si lavora sempre su un sottile equilibrio che si viene a creare tra la forza di richiamo del mercato e la necessità, come ricorda in conclusione Cavazzoni: “Prima di cambiare una una supply chain (sostituendo un materiale con un altro) vanno considerati tutti i fattori di mercato ed economici che possono intervenire”.

Tag: Cineca / Davinci-1 / epfl losanna / leonardo / Medtech Europe / microchip / nuovi materiali / sissa di trieste / terre rare /

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