화학과 재료

전자 구조

분자나 결정의 전자를 양자역학으로 풀어서 모양, 에너지, 색을 얻어요.

답하는 질문: 이 분자는 안정할까요, 그리고 무슨 색일까요?

빠진 것: 정확한 양자 다전자 문제는 풀 수 없어서, 어떤 방법이든 어딘가에서는 근사에 기대요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 대학 클러스터, 분자나 결정당 몇 시간에서 며칠.처음 등장: 1953 초창기 컴퓨터 몇 대에서 돌린 초기 하트리-폭 계산.

반응 동역학

화학 반응 중에 결합이 끊기고 생기는 과정으로, 흔히 반응하는 중심부는 양자역학으로, 주변은 고전적으로 다뤄요.

답하는 질문: 반응은 어떤 경로를 따르고, 얼마나 빠를까?

빠진 것: 양자 중심부와 고전 주변부의 경계는 모델링상의 선택이지, 실제로 그어진 선이 아니에요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 대학 클러스터, 연구하는 반응당 며칠.처음 등장: 1976 워셸과 르빗의 최초의 양자-고전 결합 반응 모델이에요.

계산 재료 선별

수천 개의 후보 화합물을 자동으로 계산하고, 때로는 학습한 지름길도 써서 쓸모 있는 성질을 가진 것을 찾아요.

답하는 질문: 이 후보 만 개 가운데 어느 것이 더 좋은 배터리나 태양 전지가 될까?

빠진 것: 계산하기 쉬운 성질로 후보를 거르는데, 이것이 물질을 만드는 데 중요한 성질과 늘 같지는 않아요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 대형 클러스터, 계산 수천 건을 병렬로 실행.처음 등장: 2006 후보 재료를 선별하는 초기 고처리량 계산.

들뜬 상태와 광화학

분자가 광자를 흡수한 뒤 바닥 상태와 다른 에너지 곡면 위에서 이완하고, 비틀리고, 쪼개지는 과정을 계산해요.

답하는 질문: 이 분자는 빛을 흡수한 직후의 순간에 무엇을 할까?

빠진 것: 들뜬 상태 방법은 바닥 상태 방법보다 믿음직하지 못하고, 가장 싼 방법은 아예 틀릴 수도 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 대학 클러스터, 분자당 몇 시간에서 며칠.처음 등장: 1984 들뜬 분자의 초기 시간 의존 양자 화학 계산.

분광 예측

분자의 원자핵과 전자를 계산해 자기 공명, 적외선 등 스펙트럼선이 어디에 놓일지 예측하고, 측정한 스펙트럼과 대조해요.

답하는 질문: 계산한 이 스펙트럼이 장비가 실제로 기록한 것과 맞아 구조를 확인해 줄까요?

빠진 것: 실제로 가장 중요한 더 무거운 원자와 더 유연한 분자에서는 눈에 띄게 나빠져요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 분자당 몇 시간.처음 등장: 1974 측정된 스펙트럼과 비교한 초기 계산 핵자기 공명 이동.

용매화 자유 에너지

용매를 연속적으로 근사한 것 속에 놓인 것처럼 분자의 전자를 다시 계산해, 녹이는 데 드는 또는 나오는 에너지를 구해요.

답하는 질문: 이 분자는 얼마나 잘 녹고, 용매는 반응 방식을 바꿀까요?

빠진 것: 용매를 매끄러운 평균장으로 대체해서, 결정적인 자리의 물 분자 하나와의 수소 결합 같은 특정한 상호작용을 빠뜨려요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 분자당 몇 분에서 몇 시간.처음 등장: 1981 양자 화학 계산에 더해진 초기 연속체 용매화 모델.

기계 학습 원자 간 퍼텐셜

신경망을 전자 구조 에너지에 맞춘 다음 분자 동역학을 구동해, 고전적 비용으로 양자에 가까운 정확도를 내요.

답하는 질문: 양자 수준의 힘을 원자 수백만 개에 대해 나노초 동안 얻을 수 있을까요?

빠진 것: 정확도는 훈련 집합에 있는 화학 조성과 기하 구조로 제한돼요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁷ FLOPS 대략 수천 건의 양자 계산으로 학습한 뒤 대규모 분자 동역학처음 등장: 2007 Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces (2007) 출처시뮬레이션 트리에서: 학습된 대리 모델

범용 원자 간 퍼텐셜

대형 재료 데이터베이스로 훈련한 그래프 신경망 하나가 주기율표 대부분에 대해 에너지와 힘을 예측해요.

답하는 질문: 학습된 모델 하나가 재료마다 따로 맞춘 퍼텐셜을 대신할 수 있을까요?

빠진 것: 정확도는 원소마다 다르고, 퍼텐셜 에너지 곡면을 흔히 무디게 만들어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁷ FLOPS 대략 수백만 개의 구조로 학습, 추론은 저렴처음 등장: 2022 A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (2022) 출처

양자 컴퓨터에서의 양자 화학

변분 양자 알고리즘이 실제 장치에서 분자의 전자 상태를 준비하고 측정하며, 고전 최적화 도구가 회로를 조정해요.

답하는 질문: 양자 프로세서가 작은 분자의 바닥 상태 에너지를 찾을 수 있을까요?

빠진 것: 지금까지는 아주 작은 분자뿐이고, 오차는 잡음이 지배해요.

돌아가는 곳: 컴퓨터 없음. 양자 하드웨어이고, 고전적 검증은 작은 규모만 가능해요처음 등장: 2014 A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor (2014) 출처

제일원리 분자 동역학

원자가 시간에 따라 움직이며 매 단계 전자로부터 힘을 다시 계산해, 미리 정한 힘장 없이 결합이 끊기고 생겨요.

답하는 질문: 힘이 양자역학에서 곧바로 나올 때 원자는 어떻게 움직이고 결합할까요?

빠진 것: 수백 개의 원자를 피코초 동안만 따라갈 수 있고, 밀도 범함수 오차가 모든 힘에 들어와요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 대규모 할당량으로 수백 개의 원자를 수십 피코초 동안.처음 등장: 1985 Car와 Parrinello의 분자 동역학과 밀도 범함수 이론의 통합된 접근. 출처시뮬레이션 트리에서: 제일원리 분자 동역학

경로 적분 분자 동역학

원자핵을 서로 이어진 복사본의 고리로 나타내 양자적 대상으로 다루며, 터널링과 영점 운동이 수소 결합과 확산을 바꿔요.

답하는 질문: 수소의 양자 효과는 물과 얼음의 거동을 얼마나 바꿀까요?

빠진 것: 실시간 양자 거동은 복원되지 않고, 평형과 근사적인 동역학적 성질만 얻어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 원자마다 수십 개의 복제본이 있어서 고전 동역학의 비용이 그만큼 곱절로 늘어요.처음 등장: 1984 파리넬로와 라만의 용융염에 갇힌 전자의 경로 적분 시뮬레이션 출처

실시간 전자 동역학

빛 펄스가 닿을 때 분자나 결정의 전자 구름이 시간에 따라 어떻게 변하는지 따라가서, 흡수 스펙트럼과 초고속 반응을 알아내요.

답하는 질문: 빛이 닿은 직후 첫 펨토초 동안 전자는 어떻게 반응할까요?

빠진 것: 근사한 교환-상관 범함수는 일부 들뜸을 놓치고, 이온은 대개 고정해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 수천 단계에 걸쳐 시간 단계로 진행하는 밀도 범함수 실행.처음 등장: 1996 야바나와 버치의 실시간 시간 의존 국소 밀도 근사예요. 출처

양자 파속 동역학

작은 분자의 원자핵을 에너지 표면 위를 움직이는 양자 파동으로 다뤄서, 반응, 터널링, 진동을 정확하게 따라가요.

답하는 질문: 분자는 핵이 양자역학을 따를 때 어떻게 진동하고 반응할까요?

빠진 것: 비용이 원자 수에 따라 가파르게 늘기 때문에, 작은 분자만 다룰 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 수십 개의 자유도에 대한 다중 배치 전파.처음 등장: 1990 Meyer, Manthe and Cederbaum's multiconfigurational time-dependent Hartree approach. 출처

전이 상태와 반응 경로 탐색

원자 두 배열 사이의 가장 낮은 에너지 경로를 중간 이미지의 사슬을 이완시켜 찾아서, 반응 장벽과 속도를 얻어요.

답하는 질문: 분자나 결함의 모양이 바뀔 때 원자는 어떤 장벽을 넘어야 할까?

빠진 것: 추측한 값 근처에 있는 경로를 찾아내며, 진짜 가장 낮은 장벽을 놓칠 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 이미지마다 전자 구조 계산이 필요하고, 사슬 전체에 걸쳐 반복돼요.처음 등장: 1998 Jonsson, Mills and Jacobsen's nudged elastic band method for minimum energy paths. 출처

반응 메커니즘 자동 생성

규칙이 분자 집합이 겪을 수 있는 모든 반응을 만들어 내고, 속도 모델이 그것을 쳐내서 연소나 열분해 메커니즘을 만들어요.

답하는 질문: 연료가 타거나 분해될 때 어떤 반응이 중요할까?

빠진 것: 속도 계수는 집단 규칙에서 추정한 것이고, 흔치 않은 경로는 거의 시험되지 않았어요.

돌아가는 곳: 약 10⁸ FLOPS 대략 수천 개 종에 걸친 네트워크 성장과 동역학 실행.처음 등장: 1994 Broadbelt, Stark, Klein의 즉석에서 화학종과 반응을 생성하는 컴퓨터 생성 열분해 모델링. 출처

전자를 위한 양자 몬테카를로

무작위 워커가 다전자 파동함수를 직접 표본으로 뽑아서, 밀도 범함수 근사 없이 분자와 고체의 거의 정확한 에너지를 구해요.

답하는 질문: 더 값싼 방법의 기준이 될, 이 전자계의 정확한 에너지는 얼마일까?

빠진 것: 파동함수의 마디를 고정해서 페르미온 부호 문제를 피하는데, 그래서 답이 그 추측에 좌우돼요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁷ FLOPS 대략 분자 결정 하나에 수백만 코어-시간.처음 등장: 1980 Ceperley와 Alder의 전자 기체 바닥 상태에 대한 확률적 계산. 출처

학습된 밀도 범함수

기계 학습 모델이 전자 밀도에서 에너지로 가는 사상을 학습해, 밀도 범함수 이론의 손으로 만든 근사를 대신해요.

답하는 질문: 맞춰 낸 범함수가 화학자들이 수십 년 써 온 손으로 설계한 범함수를 이길 수 있을까요?

빠진 것: 맞춰 낸 범함수는 학습 데이터에 들어 있던 종류의 분자와 조건에서만 믿을 만해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 고정밀 기준 에너지로 학습한 뒤, 표준 비용의 전자 구조 계산을 실행.처음 등장: 2012 스나이더, 룹, 한센, 뮐러, 버크가 모델 계에 대해 만든 기계학습 밀도 범함수예요. 출처

분자를 위한 신경망 파동함수

신경망을 분자의 다전자 파동함수로 쓰고 변분 몬테카를로로 훈련해, 거의 정확한 에너지에 도달해요.

답하는 질문: 학습된 파동함수는 작은 분자의 전자를 얼마나 정확하게 기술할 수 있을까요?

빠진 것: 비용이 전자 수에 따라 가파르게 오르기 때문에, 작은 분자까지만 닿았어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁸ FLOPS 대략 분자 하나에 GPU 수십 대로 며칠.처음 등장: 2019 Pfau와 동료들의 FermiNet, 다전자 슈뢰딩거 방정식의 심층 신경망 해법 출처

액체와 용액

물과 다른 액체를 상호작용하는 수백만 개의 분자로 보고, 거기에 녹아 있는 용질까지 다뤄요.

답하는 질문: 물은 왜 이상한 성질을 보이고, 소금은 어떻게 녹을까?

빠진 것: 원자 사이의 힘장은 몇 가지 성질에 맞춰 조정한 것이라서, 나머지를 재현한다고 보장할 수 없어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 데스크톱 GPU, 초당 수십억 번의 분자 단계.처음 등장: 1964 라만의 액체 아르곤 분자 동역학. 물은 1971년 라만과 스틸링거와 함께 이어졌어요

고분자와 연성 물질

긴 사슬 분자, 젤, 거품, 액정이며, 대개 구슬로 거칠게 묶어서 다뤄요.

답하는 질문: 플라스틱은 어떻게 늘어나고, 젤은 어떻게 굳을까요?

빠진 것: 조대 입자화는 빠른 원자 운동을 버리기 때문에, 일부 과정의 타이밍은 근사일 뿐이에요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 시스템당 몇 시간.처음 등장: 1962 베르디에와 스톡마이어의 고분자 사슬에 대한 초기 격자 몬테카를로 모델이에요.

연소

불꽃을 수백 가지 화학 반응에 결합된 유체 흐름으로 봐요.

답하는 질문: 연료를 더 깨끗하게 태우거나 엔진 노킹을 막으려면 어떻게 해야 할까요?

빠진 것: 실제의 수백 가지 반응을 컴퓨터가 단계마다 따라갈 수 있는 수십 가지로 단순화해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 대형 클러스터, 엔진 한 사이클 전체에 며칠.처음 등장: 1955 층류 화염 방정식의 초기 수치 해법.

콜로이드와 나노입자 조립

수천 개의 나노입자나 콜로이드 알갱이가 주위 유체의 열 요동에 떠밀리며, 부딪치면서 달라붙거나, 질서를 이루거나, 뭉쳐요.

답하는 질문: 이 입자들은 스스로 질서 있는 구조로 조립될까, 아니면 무질서하게 뭉칠까?

빠진 것: 입자 표면 코팅의 세부는 결과에 크게 영향을 주는데, 보통 하나의 접착 매개변수로 줄여 버려요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 데스크톱 GPU, 조립 실행당 몇 시간.처음 등장: 1986 부유하는 콜로이드 입자의 초기 브라운 동역학 시뮬레이션.

유리 형성

시뮬레이션에서 액체를 아주 빨리 식히면 분자가 결정이 되기 전에 뒤엉켜 무질서한 고체가 돼요.

답하는 질문: 이 액체는 왜 질서 있는 결정이 아니라 무질서한 유리로 얼어붙을까?

빠진 것: 시뮬레이션된 냉각은 실제로 유리가 식은 어떤 경우보다 몇 자릿수나 빨라요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 실행당 몇 시간에서 며칠.처음 등장: 1976 액체를 급랭해 유리로 만드는 초기 분자 동역학 시뮬레이션.

용융염과 이온성 액체

중성 분자가 아니라 이온이 용매가 전혀 없는 액체 속에서 강한 쿨롱 힘으로 상호작용해요.

답하는 질문: 이 액체는 전하를 얼마나 잘 전도하고, 이온은 어떻게 움직일까요?

빠진 것: 이온 사이의 강한 정전기력은 중성 분자의 힘보다 힘장에 담기 어려워서 근사만 하는 경우가 많아요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 연구하는 액체당 몇 시간.처음 등장: 1983 용융염의 초기 분자 동역학 시뮬레이션.

반응성 힘장 동역학

실행 중에 결합이 생기고 끊어질 수 있는 결합 차수 퍼텐셜을 쓴 분자 동역학으로, 양자 방법보다 훨씬 낮은 비용이 들어요.

답하는 질문: 수천 개의 원자에서 결합은 나노초 동안 어떻게 끊어지고 생겨날까요?

빠진 것: 매개변수는 화학 조성마다 맞추고, 전자는 명시적으로 다루지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 수백만 개의 원자를 나노초 동안처음 등장: 2001 ReaxFF: a reactive force field for hydrocarbons (2001) 출처

메타동역학과 향상된 표본 추출

이력에 따라 달라지는 편향이 계를 국소 최솟값에서 밀어내는 분자 동역학으로, 드문 사건과 자유 에너지 곡면을 그려 내요.

답하는 질문: 일반적인 동역학으로는 절대 넘지 못하는 상태 사이의 장벽은 얼마나 높을까요?

빠진 것: 결과는 좋은 집단 변수를 고르는 데 달려 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁷ FLOPS 대략 몇 개의 선택된 변수에 대한 많은 편향 궤적처음 등장: 2002 Escaping free-energy minima (2002) 출처

학습된 평형 표본 추출기

생성 신경망이 볼츠만 분포에서 독립적인 분자 배치를 직접 뽑도록 훈련해, 긴 궤적을 피해요.

답하는 질문: 분자의 드문 상태를 기다리지 않고 직접 표본 추출할 수 있을까요?

빠진 것: 동역학과 반응 속도는 사라지고, 큰 시스템은 훈련이 어려워요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 학습과 재가중처음 등장: 2018 Boltzmann Generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning (2018) 출처

동역학적 몬테카를로

표면이나 결정 위에서 원자가 비율에 따른 확률로 무작위로 뛰어, 몇 초나 몇 시간 걸리는 과정까지 닿아요.

답하는 질문: 표면이나 결정은 원자가 뛰는 사이의 긴 시간 동안 어떻게 변할까요?

빠진 것: 가능한 모든 사건과 그 비율을 미리 나열해야 하므로, 뜻밖의 기작은 놓쳐요.

돌아가는 곳: 약 10¹¹ FLOPS 대략 제1원리에서 미리 계산해 둔 속도로 수백만 건의 사건.처음 등장: 1975 Bortz, Kalos, Lebowitz의 이징 스핀 계를 위한 사건 구동 몬테카를로 알고리즘. 출처

조대 입자 분자 동역학

여러 원자를 한 구슬로 묶어서 막, 고분자, 스스로 조립되는 지질을 더 큰 상자에서 마이크로초 동안 따라갈 수 있어요.

답하는 질문: 큰 분자 집합체는 마이크로초 동안 어떻게 만들어질까요?

빠진 것: 원자를 합치면 수소 결합의 방향성 같은 세부가 사라지고, 시간도 엄밀히 물리적이지는 않아요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 수백만 개의 구슬을 마이크로초 동안.처음 등장: 2007 Marrink와 동료들의 생체 분자 시뮬레이션용 거칠게 묶은 힘장 출처

소산 입자 동역학

유체 덩어리를 대신하는 말랑한 구슬들이 마찰과 무작위 충격으로 상호작용해서, 큰 규모의 고분자와 콜로이드에 맞는 유체역학을 내요.

답하는 질문: 고분자와 계면활성제 유체는 중간 규모에서 어떻게 흐르고 스스로 조직될까요?

빠진 것: 보정하지 않으면 무른 퍼텐셜 때문에 사슬이 물리적으로 불가능하게 서로 통과해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 수백만 개의 구슬을 긴 시간 동안.처음 등장: 1992 Hoogerbrugge and Koelman's simulation of microscopic hydrodynamic phenomena with dissipative particle dynamics. 출처

향상된 표본 추출 자유 에너지 방법

높은 장벽을 넘도록 부추기는 시뮬레이션으로, 이력에 따라 달라지는 편향을 더하는 식이어서 드문 사건과 자유 에너지 지형을 계산할 수 있어요.

답하는 질문: 핵 생성이나 결합 같은 드문 변화에는 자유 에너지가 얼마나 들까?

빠진 것: 답은 집단 변수를 무엇으로 고르느냐에 달려 있고, 하나라도 빠지면 잘못된 지형이 나와요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁶ FLOPS 대략 선택한 변수를 따라 오래 이어지는 편향 실행.처음 등장: 2002 Laio and Parrinello's escaping free-energy minima by metadynamics. 출처

다공성 물질의 흡착

다공성 고체 모델에 기체 분자를 무작위로 넣고 빼서, 제올라이트나 골격 물질이 얼마나 흡착할지 예측해요.

답하는 질문: 다공성 물질은 주어진 압력에서 기체를 얼마나 담고 있을까요?

빠진 것: 강체 골격과 고정 전하 근사는 유연한 재료를 잘못 판단해요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 상태점마다 수백만 번의 삽입, 수천 개의 구조.처음 등장: 1975 레너드-존스 유체에 대한 애덤스의 대정준 앙상블 몬테카를로. 출처

고분자 자기 일관 장 이론

사슬을 자신의 평균 끌림을 느끼는 밀도장으로 바꿔, 개별 사슬을 추적하지 않고도 블록 공중합체와 혼합물의 질서 있는 패턴을 풀 수 있어요.

답하는 질문: 블록 공중합체는 어떤 패턴으로 스스로 조립될까?

빠진 것: 평균장 이론은 요동을 무시하는데, 요동은 상 경계 근처에서 중요해요.

돌아가는 곳: 약 10¹² FLOPS 대략 3차원 격자 위에서 확산 방정식을 푸는 계산.처음 등장: 1965 Edwards의 배제 부피가 있는 고분자의 통계 역학. 출처

고분자의 사슬 성장 몬테카를로

긴 분자 사슬을 가중치로 결합 하나씩 쌓아, 크기와 엔트로피, 배제 부피 거동을 측정해요.

답하는 질문: 길고 유연한 사슬은 얼마나 클까요, 그리고 왜 스스로 교차하지 않을까요?

빠진 것: 가중치가 사슬 길이에 따라 고르지 않게 커져서, 아주 긴 사슬에는 재표집 기법이 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10⁹ FLOPS 대략 동역학보다 훨씬 저렴한, 수백만 개의 사슬.처음 등장: 1955 Rosenbluth and Rosenbluth's Monte Carlo calculation of the average extension of molecular chains. 출처

자성과 상전이

격자 위의 스핀이 무작위로 뒤집히는 고전적인 이징 모델과 그 후속 모델로, 임계 온도에서 질서가 생기는 과정을 연구하는 데 써요.

답하는 질문: 자석은 왜 딱 한 온도에서 자성을 잃을까?

빠진 것: 실제 자석에는 이상화된 격자가 구조상 빠뜨린 모양과 불순물의 세부가 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹² FLOPS 대략 노트북, 초당 수십억 번의 스핀 뒤집기.처음 등장: 1953 메트로폴리스 수용-기각 몬테카를로 방법. 훗날 스핀 모델의 표준 도구가 되었어요. 1953년 논문 자체는 단단한 원판을 시뮬레이션했어요. 출처시뮬레이션 트리에서: 메트로폴리스 알고리즘

상호작용 모델 실행하기

파괴와 결함

균열 끝의 원자와, 금속이 부서지지 않고 휘게 해 주는 결함.

답하는 질문: 이 재료는 왜 휘지 않고 갈라질까?

빠진 것: 겨우 원자 몇 개 폭의 균열 끝이, 보 전체를 가로지르는 균열을 대신해야 해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 균열 실행당 몇 시간.처음 등장: 1976 애시허스트와 후버의 초기 균열 끝 분자 동역학 시뮬레이션.

미세 구조

금속이 응고하거나 열처리될 때 결정립이 생겨나 자라는 과정으로, 흔히 위상장 방법을 써요.

답하는 질문: 어떤 열처리가 가장 강한 합금을 만들까?

빠진 것: 결정립 경계를 현실의 지저분한 결함이 아니라 매끄러운 수학적 곡면으로 다뤄요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 응고하는 합금당 몇 시간.처음 등장: 1991 Chen과 Khachaturyan의 초기 자라는 미세 구조 위상장 모델.

알갱이 물질

모래, 곡물, 가루, 알약을 서로 부딪히고 엉기는 수백만 개의 개별 입자로 다뤄요.

답하는 질문: 사일로는 왜 막히고, 눈사태는 어떻게 시작될까?

빠진 것: 실제 알갱이는 거칠고 불규칙한데, 시뮬레이션된 것은 거의 언제나 이상화된 구예요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 데스크톱 GPU 또는 소형 클러스터, 낟알 수백만 개를 한꺼번에.처음 등장: 1979 Cundall과 Strack의 입상 입자 최초의 이산 요소 모델.

상호작용 모델 실행하기

전위 동역학

결정 격자를 관통하는 선 결함이 움직이고, 불어나고, 엉키면서 영구적인 휨이나 늘어남을 만드는 과정을 따라가며 추적해요.

답하는 질문: 이 금속은 왜 부러지지 않고 휘고, 실제로는 얼마나 강할까?

빠진 것: 전위를 흠 없는 결정 속의 깨끗한 선으로 다루지만, 실제 금속에는 서로 영향을 주는 다른 결함이 가득해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 실행당 몇 시간에서 며칠.처음 등장: 1990 결정 소성의 초기 이산 전위 동역학 시뮬레이션.

박막 성장

원자가 표면에 하나씩 도착해 달라붙거나, 뛰거나, 서로를 덮으며 막이 한 층씩 쌓여요.

답하는 질문: 이 박막은 매끄럽게 자랄까, 아니면 거칠고 결함투성이가 될까?

빠진 것: 실제 증착 챔버에는 이상화된 원자 플럭스에는 없는 오염과 고르지 않은 흐름이 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 워크스테이션, 시뮬레이션한 박막당 몇 시간.처음 등장: 1966 자라는 표면에 도착하는 원자의 초기 운동 몬테카를로 모델.

재료 속 방사선 손상 연쇄

빠른 원자가 결정에 부딪혀 이웃 원자를 밀어내고 빈자리를 남기는 과정을 따라가, 방사선을 받은 금속이 어떻게 열화하는지 예측해요.

답하는 질문: 한 번의 충돌은 결정에서 원자를 몇 개나 튕겨 낼까요?

빠진 것: 그 뒤 결함은 연쇄 반응을 훨씬 넘어 몇 해 동안 진화하는데, 그 간극을 이으려면 다른 방법이 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 수백만 개의 원자를 수십 피코초 동안, 여러 충돌 방향마다 되풀이.처음 등장: 1960 Gibson, Goland, Milgram, Vineyard의 구리 격자에서의 방사선 손상 동역학. 출처

합금 클러스터 전개

합금의 에너지를 이웃한 원자들의 작은 클러스터에 대한 합으로 적어서, 몬테카를로로 질서와 상 다이어그램을 표집해요.

답하는 질문: 합금은 원자를 어떤 배열로 두기를 좋아하고, 언제 질서를 이룰까?

빠진 것: 전개는 주어진 격자에 고정돼 있어서 진동과 자기의 기여를 놓칠 수 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹² FLOPS 대략 수백 개의 제1원리 에너지를 구한 다음, 값싼 격자 몬테카를로.처음 등장: 1984 Sanchez, Ducastelle and Gratias's generalised cluster description of multicomponent systems. 출처

결정 소성 유한 요소 모델링

금속 결정립이 저마다의 방향을 가진 채 특정 결정면을 따라 미끄러져 변형되는 과정으로, 강도와 집합 조직, 성형 거동을 예측해요.

답하는 질문: 결정 방향은 금속이 휘고 단단해지는 방식을 어떻게 정할까요?

빠진 것: 경화 법칙은 시험 결과에 맞춰져 있고, 개별 전위의 기억은 담고 있지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10¹² FLOPS 대략 수천 개 결정립의 유한 요소 모델.처음 등장: 1982 Peirce, Asaro and Needleman's analysis of nonuniform and localised deformation in ductile single crystals. 출처

마이크로자기 시뮬레이션

자석 안의 자화 방향을 셀로 나누고 교환, 이방성, 표류 자기장을 넣어, 자구가 어떻게 생기고 뒤집히는지 따라가요.

답하는 질문: 나노 자석의 자화는 어떻게 뒤집힐까요?

빠진 것: 온도는 거칠게 다루고, 교환 길이보다 큰 셀은 세부를 잃어요.

돌아가는 곳: 약 10¹² FLOPS 대략 수백만 개의 셀로 돌리는 유한 차분 실행.처음 등장: 1988 Schabes and Bertram's three-dimensional micromagnetic study of magnetisation processes in ferromagnetic cubes. 출처

유기 반도체 전하 수송

무질서한 분자 사이를 뛰는 전자나 정공을 무작위 걸음으로 시뮬레이션해, 플라스틱 전자 소자의 이동도를 예측해요.

답하는 질문: 전하는 무질서한 유기 물질 속에서 얼마나 빨리 움직일까요?

빠진 것: 도약 속도는 가정한 형태이고 형태학은 이상화되어 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹¹ FLOPS 대략 큰 격자에서의 몬테카를로 도약.처음 등장: 1993 바슬러의 무질서한 유기 광전도체 전하 수송 몬테카를로 시뮬레이션. 출처

격자 열전도도 계산

격자 진동이 나르는 열을 그 산란율과 함께 제1원리로 계산해서, 결정의 열전도도를 피팅 없이 예측해요.

답하는 질문: 결정은 원자만으로 열을 얼마나 잘 전달할까요?

빠진 것: 비조화성이 강한 물질과 무질서한 물질은 추가 처리가 필요해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 슈퍼셀 하나에서 수천 번의 힘 계산.처음 등장: 2007 Broido, Malorny, Birner, Mingo, Stewart의 제일원리로 구한 반도체의 고유 격자 열전도도. 출처

확산 제한 응집

무작위로 떠도는 입자가 자라나는 덩어리에 달라붙을 때까지 움직여서, 수지상 결정이나 광물 침전물처럼 가지를 뻗는 프랙탈을 만들어요.

답하는 질문: 무작위 걸음꾼은 왜 가지 뻗은 프랙탈 덩어리로 자랄까?

빠진 것: 표면 에너지나 화학 없이 이상화된 성장 규칙 하나만 모델링해요.

돌아가는 곳: 약 10⁸ FLOPS 대략 격자 위의 수백만 명의 워커.처음 등장: 1981 위튼과 샌더의 확산 제한 응집, 동역학적 임계 현상이에요. 출처

결정의 생성 모델

알려진 결정으로 훈련한 확산 모델이나 변분 모델이 새로운 주기 구조를 제안하면, 이를 양자역학 계산으로 확인하고 이완시켜요.

답하는 질문: 모델이 알려진 물질을 선별하는 대신 안정한 새 물질을 꿈꿔 낼 수 있을까요?

빠진 것: 제안된 구조 대부분은 불안정하거나 만들 수 없고, 모델은 그중 어느 것도 합성하는 방법을 알지 못해요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁸ FLOPS 대략 몇 주간의 GPU 학습, 그다음 전자 구조 검증 파이프라인.처음 등장: 2021 Xie와 동료들의 주기적 물질 생성을 위한 결정 확산 변분 오토인코더예요. 출처

촉매

반응하는 분자가 촉매 표면에 붙는 과정을 단계별로 계산해, 반응에 필요한 에너지를 낮추는 경로를 찾아요.

답하는 질문: 어떤 표면과 그 위의 어떤 원자 배열이 이 반응을 가장 많이 빠르게 할까?

빠진 것: 실제 촉매에는 결함, 피독, 노화가 있는데, 깨끗하고 완벽한 모델 표면은 그런 것을 겪지 않아요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 대학 클러스터, 후보 촉매 표면당 며칠.처음 등장: 1995 촉매 표면 위 반응 경로를 그리는 초기 양자 계산.

배터리와 전기화학 셀 모델링

배터리나 연료 전지 전체와 그 전극, 전해질, 계면을 여러 주기에 걸친 충전, 방전, 발열과 함께 모델링해요.

답하는 질문: 이 전지는 열화되기 전까지 몇 번의 사이클을 버티고, 얼마나 뜨거워질까요?

빠진 것: 수년의 실제 사용에 걸친 열화는 여전히 대부분 짧은 가속 시험에서 외삽한 것이지, 직접 시뮬레이션한 것이 아니에요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁴ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 시뮬레이션한 충방전 시험당 몇 시간.처음 등장: 1975 배터리 전극의 충전과 방전에 대한 초기 수학 모델.

부식

금속 표면이 주변 환경과의 전기화학 반응으로 원자를 잃으며 구멍이 파이거나, 얇아지거나, 보호층이 생기는 과정을 따라가요.

답하는 질문: 이 금속은 부식으로 구멍이 나기까지 얼마나 오래 갈까요?

빠진 것: 실제 부식은 이상적인 모델이 빠뜨리는 국소 오염, 표면 긁힘, 미주 전류에 크게 좌우돼요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 워크스테이션, 부식 시나리오당 몇 시간.처음 등장: 1970 공식과 전기화학 부식의 초기 컴퓨터 모델.

결정화

과포화 용액 속 분자나 이온이 서로를 찾아 자라나는 결정 격자에 자리 잡는 과정으로, 화합물이 어떻게 결정화할지 예측해요.

답하는 질문: 이 공정은 실제로 어떤 모양과 크기의 결정을 만들어 낼까?

빠진 것: 처음으로 생기는 가장 작은 덩어리인 핵 형성은, 아직 직접 관측하거나 완전히 계산하기엔 너무 작고 빠른 규모에서 일어나요.

돌아가는 곳: 약 10¹³ FLOPS 대략 워크스테이션 또는 소형 클러스터, 시뮬레이션한 배치당 몇 시간.처음 등장: 1988 과포화 용액에서의 핵 생성과 성장에 대한 초기 계산 모델.

화학 반응기 공학

산업용 용기 속 유체 흐름, 혼합, 열, 수백 단계의 반응을 함께 모델링해, 얼마나 많은 제품이 나올지 예측해요.

답하는 질문: 이 반응기 설계는 깨끗하고 안전한 반응을 얻을 만큼 빠르게 섞이고 식을까?

빠진 것: 작은 시험 원자로에서 실제 산업용 원자로로 키우면 정확도가 떨어지는데, 엔지니어는 경험으로 이를 바로잡아요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁵ FLOPS 대략 대학 또는 산업 클러스터, 연구하는 설계당 며칠.처음 등장: 1970 산업용 화학 반응기의 초기 전산 유체 역학 모델.

중합 반응 동역학

작은 분자들이 반응 단계를 하나씩 거치며 긴 사슬로 이어지는 과정을 추적해서, 사슬이 얼마나 길게 자라고 얼마나 고르게 끝나는지 예측해요.

답하는 질문: 고분자 사슬은 얼마나 길어지고, 그 길이는 얼마나 들쭉날쭉할까요?

빠진 것: 사슬을 일찍 갈라 놓거나 끝내는 부반응은 대개 몇 개의 평균 속도로 단순화해요.

돌아가는 곳: 약 10¹² FLOPS 대략 노트북, 전체 배치 시뮬레이션은 몇 분이면 돼요.처음 등장: 1968 사슬 성장 중합의 초기 계산 반응 속도 모델.

연료 전지 막과 수송 모델링

연료 전지의 막과 전극을 지나는 물, 양성자, 기체를 계산해서, 성능과 언제 마르거나 물에 잠기는지 예측해요.

답하는 질문: 물과 전하는 연료 전지 막 속에서 어떻게 움직일까요?

빠진 것: 막 수송은 맞춰 놓은 법칙에 의존하고, 구멍 속 액체 물은 모델링하기 어려워요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁰ FLOPS 대략 2차원 또는 3차원 세포 모델, 워크스테이션에서 가벼워요.처음 등장: 1991 스프링어, 자워진스키, 고트스펠드의 고분자 전해질 연료 전지 모델이에요. 출처

공극 네트워크 모델링

다공성 암석이나 전극을 기공과 목의 네트워크로 줄이고, 그 사이로 유체가 단계적으로 침투하게 해서 흐름과 모세관 거동을 예측해요.

답하는 질문: 유체는 다공성 물질을 어떻게 채우고 움직일까요?

빠진 것: 실제 구멍의 모양은 관과 구로 단순화되어 있어요.

돌아가는 곳: 약 10¹⁰ FLOPS 대략 최대 수백만 개의 구멍으로 이루어진 네트워크로, 직접 흐름 계산보다 저렴해요.처음 등장: 1956 Fatt의 다공성 매질 네트워크 모델. 출처