Simulationshypothese
SimulationenBereich 4 von 18

Chemie und Materialien

Elektronen, Bindungen, Flüssigkeiten, Kristalle und Bruch: das Verhalten von Materie, bevor sie synthetisiert wird.

Materialien und Reaktionen lassen sich simulieren, bevor sie hergestellt werden: Elektronen für die Chemie, Atome für die Mechanik, Körner für das Gefüge. Die Computerchemie gehört zu den größten Verbrauchern von Supercomputerzeit.

Elektronen und Bindungen

Elektronenstruktur

Die Elektronen eines Moleküls oder Kristalls werden mit der Quantenmechanik berechnet, um Formen, Energien und Farben zu erhalten.

Frage, die sie beantwortet: Ist dieses Molekül stabil, und welche Farbe hat es?

Lässt aus: Das exakte quantenmechanische Vielelektronenproblem ist unlösbar, daher stützt sich jede Methode irgendwo auf eine Näherung.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob ein Universitätscluster, Stunden bis Tage pro Molekül oder Kristall.Seit: 1953 frühe Hartree-Fock-Rechnungen auf einigen der ersten Computer.

Erste PrinzipienMaterieebene: Atome

Reaktionsdynamik

Bindungen, die bei einer chemischen Reaktion brechen und entstehen, oft mit quantenmechanisch behandeltem Reaktionskern und klassisch behandelter Umgebung.

Frage, die sie beantwortet: Welchen Weg nimmt die Reaktion, und wie schnell?

Lässt aus: Die Grenze zwischen dem Quantenkern und der klassischen Umgebung ist eine Modellierungsentscheidung, keine echte Linie.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob ein Universitätscluster, Tage pro untersuchter Reaktion.Seit: 1976 Warshels und Levitts erstes kombiniertes Quanten- und klassisches Reaktionsmodell.

Rechnerisches Materialscreening

Tausende Kandidatenverbindungen werden automatisch berechnet, manchmal mit gelernten Abkürzungen, um solche mit nützlichen Eigenschaften zu finden.

Frage, die sie beantwortet: Welcher dieser zehntausend Kandidaten wäre die bessere Batterie oder Solarzelle?

Lässt aus: Filtert Kandidaten nach leicht berechenbaren Eigenschaften, die nicht immer die sind, auf die es bei der Herstellung des Materials ankommt.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob ein großer Cluster, auf dem Tausende Berechnungen parallel laufen.Seit: 2006 frühe Hochdurchsatz-Rechnungen, die Kandidatenmaterialien durchmusterten.

Angeregte Zustände und Photochemie

Ein Molekül, nachdem es ein Photon absorbiert hat, berechnet, während es auf einer anderen Energiefläche als der Grundzustand relaxiert, sich verdreht oder zerbricht.

Frage, die sie beantwortet: Was tut dieses Molekül in dem Augenblick, nachdem es Licht absorbiert hat?

Lässt aus: Methoden für angeregte Zustände sind weniger zuverlässig als solche für Grundzustände, und die am wenigsten aufwendigen können ganz danebenliegen.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob ein Universitätscluster, Stunden bis Tage pro Molekül.Seit: 1984 frühe zeitabhängige quantenchemische Rechnungen angeregter Moleküle.

Erste PrinzipienMaterieebene: Atome

Vorhersage von Spektren

Die Kerne und Elektronen eines Moleküls werden berechnet, um vorherzusagen, wo seine Magnetresonanz-, Infrarot- oder andere Spektrallinien liegen; abgeglichen wird mit einem gemessenen Spektrum.

Frage, die sie beantwortet: Passt dieses berechnete Spektrum zu dem, was das Instrument tatsächlich aufgezeichnet hat, und bestätigt damit die Struktur?

Lässt aus: Wird merklich schlechter bei den schwereren Atomen und flexibleren Molekülen, auf die es in der Praxis am meisten ankommt.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Workstation oder ein kleiner Cluster, Stunden pro Molekül.Seit: 1974 frühe berechnete Kernspinresonanz-Verschiebungen, verglichen mit gemessenen Spektren.

Erste PrinzipienMaterieebene: Atome

Freie Solvatationsenergie

Die Elektronen eines Moleküls, neu berechnet, als säße es in einer kontinuierlichen Näherung eines Lösungsmittels, um zu erfahren, wie viel Energie sein Auflösen kostet oder freisetzt.

Frage, die sie beantwortet: Wie leicht löst sich dieses Molekül, und verändert das Lösungsmittel, wie es reagiert?

Lässt aus: Ersetzt das Lösungsmittel durch ein glattes Durchschnittsfeld und lässt spezifische Wechselwirkungen aus, etwa eine Wasserstoffbrücke zu einem einzelnen Wassermolekül an einer entscheidenden Stelle.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Workstation oder ein kleiner Cluster, Minuten bis Stunden pro Molekül.Seit: 1981 frühe Kontinuum-Solvatationsmodelle, die Rechnungen der Quantenchemie hinzugefügt wurden.

Erste PrinzipienMaterieebene: Atome

Maschinell gelernte interatomare Potenziale

Ein neuronales Netz wird an elektronische Strukturenergien angepasst und treibt dann Molekulardynamik mit beinahe quantenmechanischer Genauigkeit bei klassischem Rechenaufwand an.

Frage, die sie beantwortet: Lassen sich Kräfte auf Quantenniveau für Millionen Atome über Nanosekunden gewinnen?

Lässt aus: Die Genauigkeit ist auf die Chemien und Geometrien im Trainingsdatensatz beschränkt.

Läuft auf: etwa 1017 FLOPS grob Training an Tausenden von Quantenrechnungen, danach große MDSeit: 2007 Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces (2007) QuelleIm Simulationen-Baum: Gelernte Ersatzmodelle

Universelle interatomare Potenziale

Ein einzelnes Graph-Neuronales-Netz, trainiert an einer großen Materialdatenbank, sagt Energien und Kräfte für den Großteil des Periodensystems voraus.

Frage, die sie beantwortet: Kann ein gelerntes Modell für jedes Material ein eigenes angepasstes Potential ersetzen?

Lässt aus: Die Genauigkeit schwankt je nach Element und glättet die Potentialfläche oft.

Läuft auf: etwa 1017 FLOPS grob Training an Millionen von Strukturen, Inferenz mit geringem AufwandSeit: 2022 A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (2022) Quelle

Gelernte EmulatorenMaterieebene: Atome

Quantenchemie auf Quantencomputern

Ein variationaler Quantenalgorithmus präpariert und misst den elektronischen Zustand eines Moleküls auf einem echten Gerät, während ein klassischer Optimierer den Schaltkreis einstellt.

Frage, die sie beantwortet: Kann ein Quantenprozessor die Grundzustandsenergie eines kleinen Moleküls finden?

Lässt aus: Bisher nur sehr kleine Moleküle, wobei Rauschen den Fehler dominiert.

Läuft auf: keinem Computer. Quantenhardware; klassische Prüfungen kleinSeit: 2014 A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor (2014) Quelle

Erste PrinzipienMaterieebene: Moleküle

Ab-initio-Molekulardynamik

Atome, die sich in der Zeit bewegen, mit Kräften, die in jedem Schritt aus den Elektronen neu berechnet werden, sodass Bindungen ohne vorgegebenes Kraftfeld brechen und entstehen.

Frage, die sie beantwortet: Wie bewegen und binden sich Atome, wenn ihre Kräfte direkt aus der Quantenmechanik kommen?

Lässt aus: Es lassen sich nur Hunderte Atome über Pikosekunden verfolgen, und Fehler der Dichtefunktionaltheorie gehen in jede Kraft ein.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob Hunderte Atome über Dutzende Pikosekunden auf einer großen Rechenzuteilung.Seit: 1985 Car und Parrinellos einheitlicher Ansatz für Molekulardynamik und Dichtefunktionaltheorie. QuelleIm Simulationen-Baum: Ab-initio-Molekulardynamik

Pfadintegral-Molekulardynamik

Atomkerne, als Quantenobjekte behandelt, indem jeder als Ring verbundener Kopien dargestellt wird; so verschieben Tunneln und Nullpunktbewegung Wasserstoffbrücken und Diffusion.

Frage, die sie beantwortet: Wie sehr verändern die Quanteneffekte des Wasserstoffs das Verhalten von Wasser und Eis?

Lässt aus: Quantenverhalten in Echtzeit wird nicht wiedergewonnen, nur Gleichgewicht und näherungsweise dynamische Eigenschaften.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob Dutzende Kopien pro Atom vervielfachen den Aufwand der klassischen Dynamik.Seit: 1984 Parrinello und Rahmans Pfadintegral-Simulation eines in Salzschmelze gefangenen Elektrons. Quelle

MolekulardynamikMonte CarloMaterieebene: Atome

Elektronendynamik in Echtzeit

Die Elektronenwolke eines Moleküls oder Kristalls wird zeitlich verfolgt, während ein Lichtpuls auf sie trifft, um Absorptionsspektren und ultraschnelle Reaktionen zu finden.

Frage, die sie beantwortet: Wie reagieren Elektronen in den ersten Femtosekunden nach dem Eintreffen von Licht?

Lässt aus: Das genäherte Austausch-Korrelations-Funktional übersieht einige Anregungen, und die Ionen werden meist festgehalten.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob ein zeitschrittweiser Dichtefunktionallauf über viele Tausend Schritte.Seit: 1996 Yabana und Bertschs zeitabhängige Lokaldichte-Näherung in Echtzeit. Quelle

Quantenwellenpaket-Dynamik

Die Kerne eines kleinen Moleküls werden als Quantenwelle behandelt, die über die Energiefläche wandert, um Reaktion, Tunneln und Schwingung exakt zu verfolgen.

Frage, die sie beantwortet: Wie schwingt und reagiert ein Molekül, wenn seine Kerne der Quantenmechanik gehorchen?

Lässt aus: Der Aufwand wächst steil mit der Zahl der Atome, sodass nur kleine Moleküle beherrschbar sind.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob Multikonfigurative Propagation für Dutzende Freiheitsgrade.Seit: 1990 Meyer, Manthe und Cederbaums multikonfigurativer zeitabhängiger Hartree-Ansatz. Quelle

Automatische Erzeugung von Reaktionsmechanismen

Regeln erzeugen jede Reaktion, die eine Menge von Molekülen eingehen könnte, dann beschneidet ein Ratenmodell sie zu einem Mechanismus für Verbrennung oder Pyrolyse.

Frage, die sie beantwortet: Welche Reaktionen zählen, wenn ein Brennstoff verbrennt oder zerfällt?

Lässt aus: Die Ratenkoeffizienten werden aus Gruppenregeln geschätzt, und ungewöhnliche Pfade sind kaum getestet.

Läuft auf: etwa 108 FLOPS grob Netzwerkwachstum über Tausende Arten, plus kinetische Läufe.Seit: 1994 Broadbelts, Starks und Kleins computergenerierte Pyrolysemodellierung mit laufend erzeugten Spezies und Reaktionen. Quelle

Quanten-Monte-Carlo für Elektronen

Zufällige Walker tasten die Vielelektronen-Wellenfunktion direkt ab und liefern nahezu exakte Energien von Molekülen und Festkörpern ohne die Dichtefunktional-Näherung.

Frage, die sie beantwortet: Wie groß ist die genaue Energie dieses Elektronensystems, als Maßstab für Methoden mit geringerem Aufwand?

Lässt aus: Das Fermionen-Vorzeichenproblem wird vermieden, indem man die Knoten der Wellenfunktion festlegt, wodurch die Antwort von dieser Annahme abhängt.

Läuft auf: etwa 1017 FLOPS grob Millionen Kernstunden für einen Molekülkristall.Seit: 1980 Ceperleys und Alders stochastische Berechnung des Grundzustands des Elektronengases. Quelle

Monte CarloErste PrinzipienMaterieebene: Atome

Gelernte Dichtefunktionale

Ein Machine-Learning-Modell bildet die Elektronendichte auf die Energie ab und ersetzt damit die von Hand gebauten Näherungen der Dichtefunktionaltheorie.

Frage, die sie beantwortet: Kann ein angepasstes Funktional die von Hand entworfenen schlagen, die Chemiker seit Jahrzehnten nutzen?

Lässt aus: Das angepasste Funktional ist nur für die Arten von Molekülen und Bedingungen verlässlich, die in seinen Trainingsdaten vorkommen.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob Training an hochgenauen Referenzenergien, danach ein Elektronenstruktur-Lauf mit üblichem Aufwand.Seit: 2012 Die maschinell gelernten Dichtefunktionale von Snyder, Rupp, Hansen, Müller und Burke für ein Modellsystem. Quelle

Wellenfunktionen aus neuronalen Netzen für Moleküle

Ein neuronales Netz dient als Vielelektronen-Wellenfunktion eines Moleküls und wird mit variationalem Monte Carlo trainiert, um beinahe exakte Energien zu erreichen.

Frage, die sie beantwortet: Wie genau kann eine gelernte Wellenfunktion die Elektronen eines kleinen Moleküls beschreiben?

Lässt aus: Der Aufwand steigt steil mit der Zahl der Elektronen, sodass bisher nur kleine Moleküle erreicht wurden.

Läuft auf: etwa 1018 FLOPS grob Tage auf Dutzenden GPUs für ein Molekül.Seit: 2019 Pfau und Kollegen, FermiNet, eine Lösung der Vielelektronen-Schrödingergleichung mit einem tiefen neuronalen Netz. Quelle

Moleküle in Bewegung

Flüssigkeiten und Lösungen

Wasser und andere Flüssigkeiten als Millionen wechselwirkender Moleküle, mit darin gelösten Stoffen.

Frage, die sie beantwortet: Warum zeigt Wasser anomale Eigenschaften, und wie löst sich Salz?

Lässt aus: Das Kraftfeld zwischen Atomen ist an wenige Eigenschaften angepasst und gibt keine Garantie, den Rest richtig wiederzugeben.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Desktop-GPU; Milliarden Molekülschritte pro Sekunde.Seit: 1964 Rahmans Molekulardynamik von flüssigem Argon; Wasser folgte 1971 mit Rahman und Stillinger

MolekulardynamikMaterieebene: Moleküle

Polymere und weiche Materie

Langkettige Moleküle, Gele, Schäume und Flüssigkristalle, meist zu Kügelchen vergröbert.

Frage, die sie beantwortet: Wie dehnt sich ein Kunststoff, und wie wird ein Gel fest?

Lässt aus: Die Vergröberung wirft die schnelle atomare Bewegung weg, sodass der zeitliche Ablauf mancher Prozesse nur ungefähr stimmt.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Desktop-GPU oder ein kleiner Cluster, Stunden pro System.Seit: 1962 Verdier und Stockmayers frühes Gitter-Monte-Carlo-Modell einer Polymerkette.

MolekulardynamikMonte CarloMaterieebene: Moleküle

Verbrennung

Flammen als Strömung, gekoppelt an Hunderte chemischer Reaktionen.

Frage, die sie beantwortet: Wie verbrennen wir Kraftstoff sauberer oder verhindern das Klopfen eines Motors?

Lässt aus: Hunderte echter Reaktionen werden auf die paar Dutzend vereinfacht, die ein Computer in jedem Schritt verfolgen kann.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob ein großer Cluster, Tage für einen vollständigen Motorzyklus.Seit: 1955 frühe numerische Lösungen der Gleichungen laminarer Flammen.

KontinuumsfelderMaterieebene: Felder

Kolloide und Zusammenbau von Nanopartikeln

Tausende Nanopartikel oder kolloidale Körner, getrieben von thermischen Schwankungen der umgebenden Flüssigkeit, haften, ordnen sich oder ballen sich zusammen, wenn sie zusammenstoßen.

Frage, die sie beantwortet: Ordnen sich diese Teilchen von selbst zu einer geordneten Struktur, oder ballen sie sich ungeordnet zusammen?

Lässt aus: Die Einzelheiten der Oberflächenbeschichtung eines Teilchens wirken stark auf das Ergebnis und werden meist auf einen einzigen Haftungsparameter reduziert.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob eine Workstation oder Desktop-GPU, Stunden pro Montagelauf.Seit: 1986 frühe Brownsche-Dynamik-Simulationen kolloidaler Teilchen in Suspension.

MolekulardynamikMonte CarloMaterieebene: Moleküle

Glasbildung

Eine Flüssigkeit, die in der Simulation so schnell abgekühlt wird, dass ihre Moleküle sich zu einem ungeordneten Festkörper verkeilen, bevor sie kristallisieren können.

Frage, die sie beantwortet: Warum gefriert diese Flüssigkeit zu einem ungeordneten Glas statt zu einem geordneten Kristall?

Lässt aus: Simulierte Abkühlung ist immer um viele Größenordnungen schneller, als je ein echtes Glas abgekühlt wurde.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Desktop-GPU oder ein kleiner Cluster, Stunden bis Tage pro Lauf.Seit: 1976 frühe Molekulardynamik-Simulationen einer Flüssigkeit, die zu Glas abgeschreckt wird.

MolekulardynamikMaterieebene: Moleküle

Salzschmelzen und ionische Flüssigkeiten

Ionen statt neutraler Moleküle, die über starke Coulomb-Kräfte in einer Flüssigkeit ganz ohne Lösungsmittel wechselwirken.

Frage, die sie beantwortet: Wie gut leitet diese Flüssigkeit Ladung, und wie bewegen sich ihre Ionen?

Lässt aus: Die starken elektrostatischen Kräfte zwischen Ionen lassen sich in einem Kraftfeld schwerer erfassen als die neutraler Moleküle und werden oft nur genähert.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Desktop-GPU oder ein kleiner Cluster, Stunden pro untersuchter Flüssigkeit.Seit: 1983 frühe Molekulardynamik-Simulationen einer Salzschmelze.

MolekulardynamikMaterieebene: Moleküle

Reaktive Kraftfeld-Dynamik

Molekulardynamik mit Bindungsordnungspotenzialen, bei der sich Bindungen während des Laufs bilden und brechen können, mit weit geringerem Aufwand als Quantenmethoden.

Frage, die sie beantwortet: Wie brechen und bilden sich Bindungen in Tausenden von Atomen über Nanosekunden?

Lässt aus: Die Parameter werden je Chemie angepasst, und Elektronen werden nicht explizit behandelt.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob Millionen Atome über NanosekundenSeit: 2001 ReaxFF: a reactive force field for hydrocarbons (2001) Quelle

MolekulardynamikMaterieebene: Atome

Metadynamik und verbessertes Sampling

Molekulardynamik, in der ein verlaufsabhängiges Bias-Potenzial das System aus lokalen Minima stößt, um seltene Ereignisse und Freie-Energie-Flächen zu kartieren.

Frage, die sie beantwortet: Wie hoch sind die Barrieren zwischen Zuständen, die die gewöhnliche Dynamik nie überquert?

Lässt aus: Das Ergebnis hängt davon ab, gute kollektive Variablen zu wählen.

Läuft auf: etwa 1017 FLOPS grob Viele Trajektorien mit Bias-Potenzial auf wenigen ausgewählten VariablenSeit: 2002 Escaping free-energy minima (2002) Quelle

MolekulardynamikMonte CarloMaterieebene: Atome

Gelernte Gleichgewichts-Sampler

Ein generatives Netz wird darauf trainiert, unabhängige molekulare Konfigurationen aus der Boltzmann-Verteilung zu ziehen und so lange Trajektorien zu vermeiden.

Frage, die sie beantwortet: Lassen sich seltene Zustände eines Moleküls direkt abtasten, statt auf sie zu warten?

Lässt aus: Dynamik und Kinetik gehen verloren, und das Training ist für große Systeme schwer.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob Training plus NeugewichtungSeit: 2018 Boltzmann Generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning (2018) Quelle

Kinetisches Monte-Carlo

Atome, die auf einer Oberfläche oder in einem Kristall hüpfen, zufällig gewählt mit Wahrscheinlichkeiten nach ihren Raten, sodass sich Vorgänge erreichen lassen, die Sekunden oder Stunden dauern.

Frage, die sie beantwortet: Wie verändert sich eine Oberfläche oder ein Kristall über die langen Zeiten zwischen atomaren Sprüngen?

Lässt aus: Jedes mögliche Ereignis und seine Rate muss vorab aufgelistet werden, sodass überraschende Mechanismen übersehen werden.

Läuft auf: etwa 1011 FLOPS grob Millionen Ereignisse, mit vorab aus ersten Prinzipien berechneten Raten.Seit: 1975 Bortz', Kalos' und Lebowitz' ereignisgesteuerter Monte-Carlo-Algorithmus für Ising-Spinsysteme. Quelle

Grobkörnige Molekulardynamik

Gruppen aus mehreren Atomen werden zu einzelnen Kügelchen zusammengefasst, damit sich Membranen, Polymere und selbstorganisierende Lipide in größeren Boxen über Mikrosekunden verfolgen lassen.

Frage, die sie beantwortet: Wie bilden sich große molekulare Aggregate über Mikrosekunden?

Lässt aus: Das Zusammenfassen von Atomen verwirft Details wie die Richtung von Wasserstoffbrücken, und die Zeit ist nicht streng physikalisch.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob Millionen Kügelchen über Mikrosekunden.Seit: 2007 Marrink und Kollegen, vergröbertes Kraftfeld für biomolekulare Simulationen. Quelle

Dissipative Teilchendynamik

Weiche Kügelchen stehen für Flüssigkeitsklumpen und wechselwirken mit Reibung und zufälligen Stößen. Das liefert im Großen die richtige Hydrodynamik für Polymere und Kolloide.

Frage, die sie beantwortet: Wie fließen und organisieren sich Polymer- und Tensidflüssigkeiten auf mesoskopischen Skalen von selbst?

Lässt aus: Weiche Potenziale lassen Ketten sich unphysikalisch kreuzen, wenn man nicht korrigiert.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob Millionen Kügelchen über lange Zeiten.Seit: 1992 Hoogerbrugge und Koelmans Simulation mikroskopischer hydrodynamischer Phänomene mit dissipativer Teilchendynamik. Quelle

Freie-Energie-Methoden mit verbessertem Sampling

Simulationen, die angestoßen werden, hohe Barrieren zu überqueren, etwa durch ein verlaufsabhängiges Bias-Potenzial, damit sich seltene Ereignisse und Freie-Energie-Landschaften berechnen lassen.

Frage, die sie beantwortet: Was kostet eine seltene Veränderung, etwa Keimbildung oder Bindung, an freier Energie?

Lässt aus: Die Antwort hängt von der Wahl der kollektiven Variablen ab, und eine fehlende liefert eine falsche Landschaft.

Läuft auf: etwa 1016 FLOPS grob Lange Läufe mit Bias-Potenzial entlang ausgewählter Variablen.Seit: 2002 Laio und Parrinello, Escaping free-energy minima by metadynamics. Quelle

MolekulardynamikMonte CarloMaterieebene: Atome

Adsorption in porösen Materialien

Gasmoleküle, die in einem Modell eines porösen Festkörpers zufällig eingefügt und entfernt werden, um vorherzusagen, wie viel ein Zeolith oder ein Gerüstmaterial adsorbiert.

Frage, die sie beantwortet: Wie viel Gas hält ein poröses Material bei einem gegebenen Druck?

Lässt aus: Näherungen mit starrem Gerüst und festen Ladungen beurteilen flexible Materialien falsch.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob Millionen Einfügungen pro Zustandspunkt, Tausende Strukturen.Seit: 1975 Adams' großkanonisches Ensemble-Monte-Carlo für eine Lennard-Jones-Flüssigkeit. Quelle

Monte CarloMaterieebene: Moleküle

Selbstkonsistente Feldtheorie für Polymere

Ketten, ersetzt durch ein Dichtefeld, das seinen eigenen mittleren Zug spürt, sodass sich Blockcopolymere und Mischungen auf ihre geordneten Muster lösen lassen, ohne einzelne Ketten zu verfolgen.

Frage, die sie beantwortet: In welches Muster ordnet sich ein Blockcopolymer von selbst?

Lässt aus: Die Molekularfeldtheorie ignoriert Fluktuationen, die nahe Phasengrenzen ins Gewicht fallen.

Läuft auf: etwa 1012 FLOPS grob Diffusionsgleichungen auf einem Gitter in drei Dimensionen lösen.Seit: 1965 Edwards' statistische Mechanik von Polymeren mit ausgeschlossenem Volumen. Quelle

Kettenwachstums-Monte-Carlo für Polymere

Lange Molekülketten, Bindung für Bindung mit Gewichten aufgebaut, um ihre Größe, Entropie und ihr Verhalten durch ausgeschlossenes Volumen zu messen.

Frage, die sie beantwortet: Wie groß ist eine lange, flexible Kette, und warum kreuzt sie sich nicht selbst?

Lässt aus: Die Gewichte wachsen mit der Kettenlänge ungleichmäßig, deshalb brauchen sehr lange Ketten Resampling-Tricks.

Läuft auf: etwa 109 FLOPS grob Millionen Ketten, mit weit geringerem Aufwand als Dynamik.Seit: 1955 Rosenbluth und Rosenbluths Monte-Carlo-Berechnung der mittleren Ausdehnung von Molekülketten. Quelle

Monte CarloMaterieebene: Moleküle

Festkörper

Magnetismus und Phasenübergänge

Spins auf einem Gitter kippen zufällig, das klassische Ising-Modell und seine Nachfolger. Man untersucht damit, wie bei einer kritischen Temperatur Ordnung entsteht.

Frage, die sie beantwortet: Warum verliert ein Magnet seinen Magnetismus bei genau einer Temperatur?

Lässt aus: Ein echter Magnet hat Details von Form und Verunreinigungen, die das idealisierte Gitter bauartbedingt auslässt.

Läuft auf: etwa 1012 FLOPS grob ein Laptop; Milliarden Spin-Flips pro Sekunde.Seit: 1953 die Metropolis-Monte-Carlo-Methode mit Annahme und Ablehnung, später das Standardwerkzeug für Spinmodelle; das Paper von 1953 selbst simulierte harte Scheiben QuelleIm Simulationen-Baum: Metropolis-Algorithmus

Das interaktive Modell ausführen

Monte CarloMaterieebene: Atome

Bruch und Defekte

Atome an der Spitze eines Risses und die Defekte, die Metalle sich biegen statt zerspringen lassen.

Frage, die sie beantwortet: Warum reißt dieses Material, statt sich zu biegen?

Lässt aus: Eine Rissspitze, nur wenige Atome breit, muss trotzdem für einen Riss stehen, der durch einen ganzen Balken läuft.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Desktop-GPU oder ein kleiner Cluster, Stunden pro Risslauf.Seit: 1976 Ashursts und Hoovers frühe Molekulardynamik-Simulation einer Rissspitze.

MolekulardynamikMaterieebene: Atome

Gefüge

Kristallkörner, die sich bilden und wachsen, während ein Metall erstarrt oder wärmebehandelt wird, oft mit der Phasenfeldmethode.

Frage, die sie beantwortet: Welche Wärmebehandlung ergibt die festeste Legierung?

Lässt aus: Korngrenzen werden als glatte mathematische Flächen behandelt, nicht als die unordentlichen Defekte, die sie in Wirklichkeit sind.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Workstation oder ein kleiner Cluster, Stunden pro erstarrender Legierung.Seit: 1991 Chens und Khachaturyans frühes Phasenfeldmodell einer wachsenden Mikrostruktur.

KontinuumsfelderMonte CarloMaterieebene: Felder

Granulare Materialien

Sand, Körner, Pulver und Pillen als Millionen einzelner Teilchen, die zusammenstoßen und sich verkeilen.

Frage, die sie beantwortet: Warum verklemmt sich das Silo, und wie beginnt eine Lawine?

Lässt aus: Echte Körner sind rau und unregelmäßig; simulierte sind fast immer idealisierte Kugeln.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Desktop-GPU oder ein kleiner Cluster, Millionen Körner gleichzeitig.Seit: 1979 Cundalls und Stracks erstes Diskrete-Elemente-Modell körniger Teilchen.

Das interaktive Modell ausführen

Teilchen und N-KörperMaterieebene: Körper

Versetzungsdynamik

Liniendefekte, die sich durch das Gitter eines Kristalls ziehen und verfolgt werden, während sie wandern, sich vermehren und verknäulen und so bleibende Biegung oder Dehnung erzeugen.

Frage, die sie beantwortet: Warum verbiegt sich dieses Metall, statt zu brechen, und wie fest ist es wirklich?

Lässt aus: Behandelt Versetzungen als saubere Linien in einem sonst perfekten Kristall, obwohl echte Metalle voller anderer Defekte sind, mit denen sie wechselwirken.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Workstation oder ein kleiner Cluster, Stunden bis Tage pro Lauf.Seit: 1990 frühe Simulationen diskreter Versetzungsdynamik der Kristallplastizität.

Wachstum dünner Schichten

Atome, die einzeln auf einer Oberfläche ankommen und haften, hüpfen oder einander begraben, während ein Film Schicht für Schicht entsteht.

Frage, die sie beantwortet: Wächst dieser Film glatt, oder rau und voller Fehler?

Lässt aus: Echte Abscheidekammern haben Verunreinigung und ungleichmäßige Strömung, die ein idealisierter Atomfluss nicht enthält.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob eine Workstation; Stunden pro simuliertem Film.Seit: 1966 frühe kinetische Monte-Carlo-Modelle von Atomen, die auf einer wachsenden Oberfläche ankommen.

Monte CarloMaterieebene: Atome

Strahlenschaden-Kaskaden in Materialien

Ein schnelles Atom, das in einen Kristall geschossen wird und dabei Nachbarn verdrängt und Leerstellen hinterlässt; so lässt sich vorhersagen, wie bestrahlte Metalle altern.

Frage, die sie beantwortet: Wie viele Atome schlägt ein einzelner Aufprall aus einem Kristall?

Lässt aus: Defekte entwickeln sich dann jahrelang weiter, weit über die Kaskade hinaus, und brauchen andere Methoden, um die Lücke zu überbrücken.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob Millionen Atome über Dutzende Pikosekunden, wiederholt für viele Aufprallrichtungen.Seit: 1960 Gibsons, Golands, Milgrams und Vineyards Dynamik der Strahlenschäden in einem Kupfergitter. Quelle

Cluster-Entwicklung für Legierungen

Die Energie einer Legierung wird als Summe über kleine Cluster benachbarter Atome geschrieben, damit sich Ordnung und Phasendiagramm mit Monte Carlo abtasten lassen.

Frage, die sie beantwortet: Welche Anordnungen von Atomen bevorzugt eine Legierung, und wann ordnet sie sich?

Lässt aus: Die Entwicklung ist an ein gegebenes Gitter gebunden und kann Schwingungs- und Magnetanteile übersehen.

Läuft auf: etwa 1012 FLOPS grob Hunderte Energien aus ersten Prinzipien, danach Gitter-Monte-Carlo mit geringem Aufwand.Seit: 1984 Sanchez, Ducastelle und Gratias' verallgemeinerte Cluster-Beschreibung von Mehrkomponentensystemen. Quelle

Finite-Elemente-Modellierung der Kristallplastizität

Metallkörner, die sich durch Gleiten auf bestimmten Kristallebenen verformen, mit ihren individuellen Orientierungen, um Festigkeit, Textur und Umformverhalten vorherzusagen.

Frage, die sie beantwortet: Wie bestimmen Kristallorientierungen, wie sich ein Metall biegt und verfestigt?

Lässt aus: Verfestigungsgesetze sind an Tests angepasst und haben kein Gedächtnis für einzelne Versetzungen.

Läuft auf: etwa 1012 FLOPS grob Finite-Elemente-Modelle von Tausenden Körnern.Seit: 1982 Peirce, Asaro und Needlemans Analyse ungleichmäßiger und lokalisierter Verformung in duktilen Einkristallen. Quelle

Mikromagnetische Simulation

Die Magnetisierungsrichtung in einem Magneten, in Zellen zerlegt, mit Austausch, Anisotropie und Streufeldern, um zu verfolgen, wie sich Domänen bilden und umschalten.

Frage, die sie beantwortet: Wie schaltet die Magnetisierung eines Nanomagneten um?

Lässt aus: Die Temperatur wird grob behandelt, und Zellen, die größer als die Austauschlänge sind, verlieren an Detail.

Läuft auf: etwa 1012 FLOPS grob Finite-Differenzen-Läufe mit Millionen Zellen.Seit: 1988 Schabes und Bertrams dreidimensionale mikromagnetische Studie der Magnetisierungsprozesse in ferromagnetischen Würfeln. Quelle

Ladungstransport in organischen Halbleitern

Elektronen oder Löcher, die zwischen ungeordneten Molekülen hüpfen, simuliert mit Random Walks, um die Beweglichkeit in Kunststoffelektronik vorherzusagen.

Frage, die sie beantwortet: Wie schnell bewegen sich Ladungen durch ein ungeordnetes organisches Material?

Lässt aus: Sprungraten sind angenommene Formen, und die Morphologie ist idealisiert.

Läuft auf: etwa 1011 FLOPS grob Monte-Carlo-Sprünge auf großen Gittern.Seit: 1993 Basslers Monte-Carlo-Simulation des Ladungstransports in ungeordneten organischen Photoleitern. Quelle

Monte CarloStochastische ProzesseMaterieebene: Moleküle

Berechnung der Gitterwärmeleitfähigkeit

Wärme, die von Gitterschwingungen getragen wird, mit ihren Streuraten aus ersten Prinzipien, um die Wärmeleitfähigkeit eines Kristalls ohne Anpassung vorherzusagen.

Frage, die sie beantwortet: Wie gut leitet ein Kristall Wärme, allein aus den Atomen berechnet?

Lässt aus: Stark anharmonische und ungeordnete Materialien brauchen zusätzliche Behandlung.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob Tausende Kraftberechnungen in einer Superzelle.Seit: 2007 Broidos, Malornys, Birners, Mingos und Stewarts intrinsische Gitterwärmeleitfähigkeit von Halbleitern aus ersten Prinzipien. Quelle

Diffusionsbegrenzte Aggregation

Teilchen, die zufällig umherwandern, bis sie an einem wachsenden Cluster haften und verzweigte Fraktale wie Dendriten und Mineralablagerungen bilden.

Frage, die sie beantwortet: Warum lassen Zufallsläufer verzweigte fraktale Cluster wachsen?

Lässt aus: Es modelliert nur eine idealisierte Wachstumsregel, ohne Oberflächenenergie oder Chemie.

Läuft auf: etwa 108 FLOPS grob Millionen Walker auf einem Gitter.Seit: 1981 Witten und Sanders diffusionsbegrenzte Aggregation, ein kinetisches kritisches Phänomen. Quelle

Generative Modelle von Kristallen

Ein Diffusions- oder Variationsmodell, trainiert an bekannten Kristallen, schlägt neue periodische Strukturen vor, die dann mit quantenmechanischen Rechnungen geprüft und relaxiert werden.

Frage, die sie beantwortet: Kann ein Modell stabile neue Materialien erträumen, statt bekannte zu durchsuchen?

Lässt aus: Die meisten vorgeschlagenen Strukturen sind instabil oder nicht herstellbar, und das Modell weiß nicht, wie sich eine davon synthetisieren ließe.

Läuft auf: etwa 1018 FLOPS grob Wochen GPU-Training, danach eine Pipeline von Elektronenstruktur-Prüfungen.Seit: 2021 Der Kristall-Diffusions-Variationsautoencoder zur Erzeugung periodischer Materialien von Xie und Kollegen. Quelle

Reaktionen, Katalyse und Elektrochemie

Katalyse

Ein reagierendes Molekül, das an der Oberfläche eines Katalysators haftet, Schritt für Schritt berechnet, um den Weg zu finden, der die für die Reaktion nötige Energie senkt.

Frage, die sie beantwortet: Welche Oberfläche und welche Anordnung von Atomen darauf beschleunigt diese Reaktion am meisten?

Lässt aus: Echte Katalysatoren haben Defekte, Gifte und Alterung, mit denen eine saubere, perfekte Modelloberfläche nie zu tun hat.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob ein Universitätscluster, Tage pro Kandidaten-Katalysatoroberfläche.Seit: 1995 frühe Quantenrechnungen, die einen Reaktionsweg über eine Katalysatoroberfläche kartierten.

Erste PrinzipienMaterieebene: Atome

Modellierung von Batterien und elektrochemischen Zellen

Eine ganze Batterie oder Brennstoffzelle, ihre Elektroden, ihr Elektrolyt und ihre Grenzflächen, gemeinsam modelliert über Laden, Entladen und Erwärmung in vielen Zyklen.

Frage, die sie beantwortet: Wie viele Zyklen übersteht diese Zelle, bevor sie sich verschlechtert, und wie heiß wird sie?

Lässt aus: Die Degradation über Jahre realer Nutzung wird größtenteils noch aus kurzen beschleunigten Tests extrapoliert, nicht direkt simuliert.

Läuft auf: etwa 1014 FLOPS grob eine Workstation oder ein kleiner Cluster, Stunden pro simuliertem Zyklustest.Seit: 1975 frühe mathematische Modelle von Laden und Entladen einer Batterieelektrode.

Korrosion

Eine Metalloberfläche, die durch eine elektrochemische Reaktion mit ihrer Umgebung Atome verliert; verfolgt wird, wie sie Lochfraß bekommt, dünner wird oder eine Schutzschicht bildet.

Frage, die sie beantwortet: Wie lange wird dieses Metall halten, bevor es durchkorrodiert?

Lässt aus: Echte Korrosion hängt stark von lokaler Verunreinigung, Oberflächenkratzern und Streuströmen ab, die ein ideales Modell auslässt.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob eine Workstation; Stunden pro Korrosionsszenario.Seit: 1970 frühe Computermodelle von Lochfraß und elektrochemischer Korrosion.

KontinuumsfelderMonte CarloMaterieebene: Felder

Kristallisation

Moleküle oder Ionen in einer übersättigten Lösung, die sich finden und in ein wachsendes Kristallgitter einrasten, genutzt, um vorherzusagen, wie eine Verbindung kristallisiert.

Frage, die sie beantwortet: Welche Form und Größe von Kristallen erzeugt dieser Prozess tatsächlich?

Lässt aus: Die Keimbildung, das allererste Cluster, läuft in einem Maßstab und mit einer Geschwindigkeit ab, die weiterhin zu schnell sind, um sie direkt zu beobachten oder vollständig zu berechnen.

Läuft auf: etwa 1013 FLOPS grob eine Workstation oder ein kleiner Cluster, Stunden pro simulierter Charge.Seit: 1988 frühe berechnete Modelle von Keimbildung und Wachstum aus einer übersättigten Lösung.

Monte CarloKontinuumsfelderMaterieebene: Moleküle

Chemische Reaktortechnik

Flüssigkeitsströmung, Durchmischung, Wärme und Hunderte Reaktionsschritte in einem Industriebehälter, gemeinsam modelliert, um vorherzusagen, wie viel Produkt herauskommt.

Frage, die sie beantwortet: Mischt und kühlt dieser Reaktorentwurf schnell genug für eine saubere, sichere Reaktion?

Lässt aus: Das Hochskalieren von einem kleinen Testreaktor auf einen vollen Industriereaktor kostet weiterhin Genauigkeit, die Ingenieure aus Erfahrung korrigieren.

Läuft auf: etwa 1015 FLOPS grob ein Universitäts- oder Industriecluster, Tage pro untersuchtem Entwurf.Seit: 1970 frühe numerische Strömungsmodelle eines industriellen chemischen Reaktors.

KontinuumsfelderMaterieebene: Felder

Polymerisationskinetik

Kleine Moleküle verbinden sich Reaktionsschritt für Reaktionsschritt zu langen Ketten. Man verfolgt sie, um vorherzusagen, wie lang sie werden und wie einheitlich sie am Ende sind.

Frage, die sie beantwortet: Wie lang werden die Polymerketten, und wie stark wird das schwanken?

Lässt aus: Nebenreaktionen, die Ketten verzweigen oder früh abbrechen, werden meist zu wenigen mittleren Raten vereinfacht.

Läuft auf: etwa 1012 FLOPS grob ein Laptop; eine vollständige Chargensimulation dauert Minuten.Seit: 1968 frühe berechnete kinetische Modelle einer Kettenwachstums-Polymerisation.

Modellierung von Brennstoffzellenmembranen und Transport

Wasser, Protonen und Gas bewegen sich durch die Membran und die Elektroden einer Brennstoffzelle, um die Leistung vorherzusagen und wann sie austrocknet oder überflutet.

Frage, die sie beantwortet: Wie bewegen sich Wasser und Ladung durch die Membran einer Brennstoffzelle?

Lässt aus: Der Membrantransport beruht auf angepassten Gesetzen, und flüssiges Wasser in Poren ist schwer zu modellieren.

Läuft auf: etwa 1010 FLOPS grob zwei- oder dreidimensionale Zellmodelle, auf einer Workstation unproblematisch.Seit: 1991 Das Brennstoffzellenmodell mit Polymerelektrolyt von Springer, Zawodzinski und Gottesfeld. Quelle

Porennetzwerk-Modellierung

Ein poröses Gestein oder eine Elektrode, reduziert auf ein Netz aus Poren und Engstellen, durch das eine Flüssigkeit Schritt für Schritt eindringt, um Strömung und Kapillarverhalten vorherzusagen.

Frage, die sie beantwortet: Wie füllt und durchströmt eine Flüssigkeit ein poröses Material?

Lässt aus: Echte Porenformen werden zu Röhren und Kugeln vereinfacht.

Läuft auf: etwa 1010 FLOPS grob Netzwerke aus bis zu Millionen Poren, mit weit geringerem Aufwand als bei direkter Strömungsberechnung.Seit: 1956 Fatts Netzwerkmodell poröser Medien. Quelle