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title: "Química e materiais · Simulações · Hipótese da simulação"
url: https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/chemistry-materials
description: "Elétrons, ligações, líquidos, cristais e fratura: o comportamento da matéria antes de ser sintetizada."
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
credit: "Ross Allan Dahl, Hipótese da simulação (simulation-hypothesis.com)"
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[Simulações](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations)domínio 4 de 18

# Química e materiais

Elétrons, ligações, líquidos, cristais e fratura: o comportamento da matéria antes de ser sintetizada.

Materiais e reações podem ser simulados antes de serem feitos: elétrons para a química, átomos para a mecânica, grãos para a microestrutura. A química computacional é um dos maiores consumidores de tempo de supercomputador.

## Elétrons e ligações

### Estrutura eletrônica

Os elétrons de uma molécula ou cristal, resolvidos pela mecânica quântica para obter formas, energias e cores.

Pergunta que responde: Esta molécula é estável, e de que cor ela é?

Deixa de fora: O problema quântico exato de muitos elétrons não tem solução, então todo método se apoia numa aproximação em algum ponto.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado um cluster universitário, de horas a dias por molécula ou cristal. Desde: 1953 os primeiros cálculos de Hartree-Fock rodados em alguns dos primeiros computadores.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Dinâmica de reações

Ligações se rompendo e se formando durante uma reação química, muitas vezes com o núcleo reagente tratado de forma quântica e o entorno de forma clássica.

Pergunta que responde: Que caminho a reação segue, e com que rapidez?

Deixa de fora: A fronteira entre o núcleo quântico e o entorno clássico é uma escolha de modelagem, não uma linha real.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado um cluster universitário, dias por reação estudada. Desde: 1976 O primeiro modelo combinado quântico e clássico de reação, de Warshel e Levitt.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Átomos

### Triagem computacional de materiais

Milhares de compostos candidatos calculados automaticamente, às vezes com atalhos aprendidos, para achar os que têm propriedades úteis.

Pergunta que responde: Qual, entre estes dez mil candidatos, daria uma bateria ou célula solar melhor?

Deixa de fora: Filtra candidatos por propriedades fáceis de calcular, que nem sempre são as que importam para fabricar o material.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado um grande cluster, rodando milhares de cálculos em paralelo. Desde: 2006 os primeiros cálculos de alto rendimento para triagem de materiais candidatos.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)piso: Átomos

### Estados excitados e fotoquímica

Uma molécula depois de absorver um fóton, calculada enquanto relaxa, se torce ou se parte em uma superfície de energia diferente da do estado fundamental.

Pergunta que responde: O que esta molécula faz no instante seguinte a absorver luz?

Deixa de fora: Os métodos de estados excitados são menos confiáveis que os de estado fundamental, e os mais baratos podem errar por completo.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado um cluster universitário, de horas a dias por molécula. Desde: 1984 os primeiros cálculos de química quântica dependentes do tempo de moléculas excitadas.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Previsão de espectroscopia

Os núcleos e elétrons de uma molécula calculados para prever onde cairão suas linhas de ressonância magnética, infravermelho ou outras linhas espectrais, conferidos com um espectro medido.

Pergunta que responde: Esse espectro calculado bate com o que o instrumento de fato registrou, confirmando a estrutura?

Deixa de fora: Fica visivelmente pior para os átomos mais pesados e as moléculas mais flexíveis, que são os que mais importam na prática.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou pequeno cluster, horas por molécula. Desde: 1974 os primeiros deslocamentos químicos de ressonância magnética nuclear calculados e comparados com espectros medidos.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Energia livre de solvatação

Os elétrons de uma molécula recalculados como se estivessem dentro de uma aproximação contínua de um solvente, para obter quanta energia custa ou libera dissolvê-la.

Pergunta que responde: Com que facilidade esta molécula vai se dissolver, e o solvente muda a forma como ela reage?

Deixa de fora: Substitui o solvente por um campo médio suave, omitindo interações específicas, como uma ligação de hidrogênio com uma molécula de água individual em um sítio crítico.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou pequeno cluster, de minutos a horas por molécula. Desde: 1981 os primeiros modelos de solvatação contínua acrescentados a cálculos de química quântica.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Potenciais interatômicos aprendidos por máquina

Uma rede neural é ajustada a energias de estrutura eletrônica e depois conduz a dinâmica molecular com precisão quase quântica a custo clássico.

Pergunta que responde: Dá para ter forças em nível quântico para milhões de átomos ao longo de nanossegundos?

Deixa de fora: A precisão fica limitada às químicas e geometrias do conjunto de treinamento.

Roda em: cerca de 10^17 FLOPS aproximado Treinamento com milhares de cálculos quânticos, e depois DM em grande escala Desde: 2007 Generalized neural-network representation of high-dimensional potential-energy surfaces (2007) [fonte](https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.98.146401) Na árvore de simulações: [Modelos substitutos aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/trees/simulations?n=m-learned)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Átomos

### Potenciais interatômicos universais

Uma única rede neural de grafos treinada com um grande banco de dados de materiais prevê energias e forças para a maior parte da tabela periódica.

Pergunta que responde: Um único modelo aprendido consegue substituir um potencial ajustado separado para cada material?

Deixa de fora: A precisão varia por elemento e muitas vezes suaviza a superfície de energia potencial.

Roda em: cerca de 10^17 FLOPS aproximado Treinamento com milhões de estruturas, inferência barata Desde: 2022 A universal graph deep learning interatomic potential for the periodic table (2022) [fonte](https://arxiv.org/abs/2202.02450)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)piso: Átomos

### Química quântica em computadores quânticos

Um algoritmo quântico variacional prepara e mede o estado eletrônico de uma molécula em um dispositivo real, com um otimizador clássico ajustando o circuito.

Pergunta que responde: Um processador quântico consegue achar a energia do estado fundamental de uma molécula pequena?

Deixa de fora: Só moléculas muito pequenas até agora, com o ruído dominando o erro.

Roda em: nenhum computador. Hardware quântico; verificações clássicas pequenas Desde: 2014 A variational eigenvalue solver on a photonic quantum processor (2014) [fonte](https://doi.org/10.1038/ncomms5213)

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Moléculas

### Dinâmica molecular ab initio

Átomos se movendo no tempo com as forças recalculadas a partir dos elétrons a cada passo, de modo que ligações se rompem e se formam sem um campo de força predefinido.

Pergunta que responde: Como os átomos se movem e se ligam quando suas forças vêm diretamente da mecânica quântica?

Deixa de fora: Só centenas de átomos por picossegundos podem ser acompanhados, e os erros do funcional de densidade entram em cada força.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado centenas de átomos por dezenas de picossegundos em uma grande alocação. Desde: 1985 A abordagem unificada de dinâmica molecular e teoria do funcional da densidade de Car e Parrinello. [fonte](https://doi.org/10.1103/physrevlett.55.2471) Na árvore de simulações: [Dinâmica molecular ab initio](https://simulation-hypothesis.com/pt/trees/simulations?n=mat-abinitio)

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Átomos

### Dinâmica molecular por integrais de caminho

Núcleos atômicos tratados como objetos quânticos, representando cada um como um anel de cópias ligadas, de modo que tunelamento e movimento de ponto zero deslocam ligações de hidrogênio e a difusão.

Pergunta que responde: Quanto os efeitos quânticos do hidrogênio mudam o comportamento da água e do gelo?

Deixa de fora: O comportamento quântico em tempo real não é recuperado, apenas o equilíbrio e propriedades dinâmicas aproximadas.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado dezenas de cópias por átomo multiplicam o custo da dinâmica clássica. Desde: 1984 A simulação por integrais de caminho de um elétron preso em sal fundido, de Parrinello e Rahman. [fonte](https://doi.org/10.1063/1.446740)

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Átomos

### Dinâmica eletrônica em tempo real

A nuvem eletrônica de uma molécula ou cristal acompanhada no tempo quando um pulso de luz a atinge, para achar espectros de absorção e resposta ultrarrápida.

Pergunta que responde: Como os elétrons respondem nos primeiros femtossegundos depois que a luz chega?

Deixa de fora: O funcional de troca e correlação aproximado deixa de captar algumas excitações, e os íons costumam ficar congelados.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado uma execução de teoria do funcional da densidade passo a passo no tempo, ao longo de muitos milhares de passos. Desde: 1996 A aproximação de densidade local dependente do tempo, em tempo real, de Yabana e Bertsch. [fonte](https://doi.org/10.1103/physrevb.54.4484)

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)piso: Átomos

### Dinâmica de pacotes de onda quânticos

Os núcleos de uma molécula pequena tratados como uma onda quântica que se move pela superfície de energia, para acompanhar reação, tunelamento e vibração com exatidão.

Pergunta que responde: Como uma molécula vibra e reage quando seus núcleos obedecem à mecânica quântica?

Deixa de fora: O custo cresce vertiginosamente com o número de átomos, então só moléculas pequenas são tratáveis.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado propagação multiconfiguracional para dezenas de graus de liberdade. Desde: 1990 A abordagem de Hartree multiconfiguracional dependente do tempo, de Meyer, Manthe e Cederbaum. [fonte](https://doi.org/10.1016/0009-2614%2890%2987014-i)

[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Moléculas

### Busca de estados de transição e caminhos de reação

O caminho de menor energia entre dois arranjos de átomos, encontrado relaxando uma cadeia de imagens intermediárias, para obter barreiras e taxas de reação.

Pergunta que responde: Que barreira os átomos precisam cruzar quando uma molécula ou um defeito muda de forma?

Deixa de fora: Encontra caminhos que existem perto do palpite e pode deixar passar a verdadeira barreira mais baixa.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado cada imagem exige um cálculo de estrutura eletrônica, repetido ao longo da cadeia. Desde: 1998 O método da banda elástica empurrada para caminhos de energia mínima, de Jonsson, Mills e Jacobsen. [fonte](https://doi.org/10.1142/9789812839664%5F0016)

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Átomos

### Geração automatizada de mecanismos de reação

Regras geram todas as reações que um conjunto de moléculas poderia sofrer, e depois um modelo de taxas as poda até chegar a um mecanismo de combustão ou pirólise.

Pergunta que responde: Que reações importam quando um combustível queima ou se decompõe?

Deixa de fora: Os coeficientes de taxa são estimados a partir de regras de grupo, e os caminhos incomuns são pouco testados.

Roda em: cerca de 10^8 FLOPS aproximado crescimento de redes ao longo de milhares de espécies, mais execuções cinéticas. Desde: 1994 A modelagem de pirólise gerada por computador de Broadbelt, Stark e Klein, com geração de espécies e reações na hora. [fonte](https://doi.org/10.1021/ie00028a003)

[Regras e estados](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-rules)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Moléculas

### Monte Carlo quântico para elétrons

Caminhantes aleatórios amostram diretamente a função de onda de muitos elétrons, dando energias quase exatas de moléculas e sólidos sem a aproximação do funcional de densidade.

Pergunta que responde: Qual é a energia exata deste sistema de elétrons, como referência para métodos mais baratos?

Deixa de fora: O problema do sinal dos férmions é evitado fixando os nós da função de onda, o que faz a resposta depender desse palpite.

Roda em: cerca de 10^17 FLOPS aproximado milhões de horas de núcleo para um cristal molecular. Desde: 1980 O cálculo estocástico do estado fundamental do gás de elétrons, de Ceperley e Alder. [fonte](https://doi.org/10.1103/physrevlett.45.566)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Funcionais de densidade aprendidos

Um modelo de aprendizado de máquina associa a densidade eletrônica à energia, no lugar das aproximações feitas à mão da teoria do funcional da densidade.

Pergunta que responde: Um funcional ajustado consegue superar os projetados à mão que químicos usam há décadas?

Deixa de fora: O funcional ajustado só é confiável para os tipos de moléculas e condições representados em seus dados de treinamento.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado treinamento com energias de referência de alta precisão, e depois uma execução de estrutura eletrônica de custo padrão. Desde: 2012 Os funcionais de densidade aprendidos por máquina de Snyder, Rupp, Hansen, Müller e Burke, para um sistema-modelo. [fonte](https://doi.org/10.1103/physrevlett.108.253002)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Funções de onda de redes neurais para moléculas

Uma rede neural é usada como a função de onda de muitos elétrons de uma molécula e treinada por Monte Carlo variacional para chegar a energias quase exatas.

Pergunta que responde: Com que precisão uma função de onda aprendida consegue descrever os elétrons de uma molécula pequena?

Deixa de fora: O custo sobe vertiginosamente com o número de elétrons, então só moléculas pequenas foram alcançadas.

Roda em: cerca de 10^18 FLOPS aproximado dias em dezenas de GPUs para uma molécula. Desde: 2019 O FermiNet, de Pfau e colegas, uma solução por rede neural profunda da equação de Schrödinger de muitos elétrons. [fonte](https://arxiv.org/abs/1909.02487)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

## Moléculas em movimento

### Líquidos e soluções

Água e outros líquidos como milhões de moléculas em interação, com solutos dissolvidos nelas.

Pergunta que responde: Por que a água mostra propriedades anômalas, e como o sal se dissolve?

Deixa de fora: O campo de forças entre os átomos é ajustado a um pequeno conjunto de propriedades e não há garantia de que reproduza o resto.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma GPU de desktop; bilhões de passos de moléculas por segundo. Desde: 1964 A dinâmica molecular do argônio líquido de Rahman; a água veio depois, com Rahman e Stillinger em 1971

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Moléculas

### Polímeros e matéria mole

Moléculas de cadeia longa, géis, espumas e cristais líquidos, em geral simplificados em esferas (modelo de grão grosso).

Pergunta que responde: Como um plástico se estica e como um gel endurece?

Deixa de fora: A granulação grossa descarta o movimento atômico rápido, então o tempo de alguns processos é só aproximado.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma GPU de desktop ou pequeno cluster, horas por sistema. Desde: 1962 O modelo Monte Carlo em rede, pioneiro, de Verdier e Stockmayer para uma cadeia de polímero.

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Moléculas

### Combustão

Chamas como escoamento de fluido acoplado a centenas de reações químicas.

Pergunta que responde: Como queimar combustível de forma mais limpa, ou impedir que um motor detone?

Deixa de fora: Centenas de reações reais são simplificadas para as dezenas que um computador consegue acompanhar a cada passo.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado um grande cluster, dias para um ciclo completo de motor. Desde: 1955 as primeiras soluções numéricas das equações de chama laminar.

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)piso: Campos

### Coloides e montagem de nanopartículas

Milhares de nanopartículas ou grãos coloidais movidos pelas flutuações térmicas do fluido ao redor, aderindo, se ordenando ou se agregando ao colidir.

Pergunta que responde: Estas partículas vão se automontar numa estrutura ordenada, ou se agregar de forma desordenada?

Deixa de fora: Os detalhes do revestimento da superfície de uma partícula afetam muito o resultado e costumam ser reduzidos a um único parâmetro de adesão.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou GPU de desktop, horas por execução de montagem. Desde: 1986 as primeiras simulações de dinâmica browniana de partículas coloidais em suspensão.

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Moléculas

### Formação de vidro

Um líquido resfriado tão rápido na simulação que suas moléculas travam num sólido desordenado antes de conseguirem cristalizar.

Pergunta que responde: Por que este líquido congela num vidro desordenado em vez de um cristal ordenado?

Deixa de fora: O resfriamento simulado é sempre muito mais rápido, por muitas ordens de grandeza, do que qualquer vidro real já foi resfriado.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma GPU de desktop ou pequeno cluster, de horas a dias por execução. Desde: 1976 as primeiras simulações de dinâmica molecular de um líquido resfriado até virar vidro.

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Moléculas

### Sais fundidos e líquidos iônicos

Íons em vez de moléculas neutras, interagindo por fortes forças de Coulomb em um líquido sem nenhum solvente.

Pergunta que responde: Quão bem este líquido conduz carga, e como se movem seus íons?

Deixa de fora: As fortes forças eletrostáticas entre íons são mais difíceis de captar num campo de forças do que as de moléculas neutras e costumam ser só aproximadas.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma GPU de desktop ou pequeno cluster, horas por líquido estudado. Desde: 1983 as primeiras simulações de dinâmica molecular de um sal fundido.

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Moléculas

### Dinâmica de campo de força reativo

Dinâmica molecular com potenciais de ordem de ligação que deixam as ligações se formarem e se romperem durante a execução, a um custo bem menor que o dos métodos quânticos.

Pergunta que responde: Como as ligações se rompem e se formam em milhares de átomos ao longo de nanossegundos?

Deixa de fora: Os parâmetros são ajustados para cada química, e os elétrons não são tratados de forma explícita.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado Milhões de átomos por nanossegundos Desde: 2001 ReaxFF: a reactive force field for hydrocarbons (2001) [fonte](https://doi.org/10.1021/jp004368u)

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Átomos

### Metadinâmica e amostragem aprimorada

Dinâmica molecular em que um viés dependente da história empurra o sistema para fora de mínimos locais, para mapear eventos raros e superfícies de energia livre.

Pergunta que responde: Qual a altura das barreiras entre estados que a dinâmica simples nunca atravessa?

Deixa de fora: O resultado depende de escolher boas variáveis coletivas.

Roda em: cerca de 10^17 FLOPS aproximado Muitas trajetórias enviesadas em algumas variáveis escolhidas Desde: 2002 Escaping free-energy minima (2002) [fonte](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Átomos

### Amostradores de equilíbrio aprendidos

Uma rede generativa é treinada para sortear configurações moleculares independentes da distribuição de Boltzmann, evitando longas trajetórias.

Pergunta que responde: Estados raros de uma molécula podem ser amostrados diretamente em vez de esperar por eles?

Deixa de fora: A dinâmica e a cinética se perdem, e o treinamento é difícil para sistemas grandes.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado Treinamento mais reponderação Desde: 2018 Boltzmann Generators: sampling equilibrium states of many-body systems with deep learning (2018) [fonte](https://arxiv.org/abs/1812.01729)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Moléculas

### Monte Carlo cinético

Átomos saltando em uma superfície ou em um cristal escolhidos ao acaso, com probabilidades dadas por suas taxas, de modo que processos que levam segundos ou horas são alcançados.

Pergunta que responde: Como uma superfície ou um cristal muda ao longo dos longos intervalos entre os saltos atômicos?

Deixa de fora: Todo evento possível e sua taxa precisam ser listados de antemão, então mecanismos surpreendentes passam despercebidos.

Roda em: cerca de 10^11 FLOPS aproximado milhões de eventos, com taxas calculadas antes a partir dos primeiros princípios. Desde: 1975 O algoritmo de Monte Carlo orientado a eventos de Bortz, Kalos e Lebowitz para sistemas de spin de Ising. [fonte](https://doi.org/10.1016/0021-9991%2875%2990060-1)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Processos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-stochastic)piso: Átomos

### Dinâmica molecular de granulação grossa

Grupos de vários átomos fundidos em uma única esfera, para que membranas, polímeros e lipídios que se automontam possam ser acompanhados por microssegundos em caixas maiores.

Pergunta que responde: Como se formam grandes conjuntos moleculares ao longo de microssegundos?

Deixa de fora: Fundir átomos descarta detalhes como a direcionalidade das ligações de hidrogênio, e o tempo não é estritamente físico.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado milhões de esferas por microssegundos. Desde: 2007 O campo de força de grão grosso para simulações biomoleculares, de Marrink e colegas. [fonte](https://doi.org/10.1021/jp071097f)

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Partículas e N-corpos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-particles)piso: Moléculas

### Dinâmica de partículas dissipativas

Contas macias que representam aglomerados de fluido interagem com atrito e empurrões aleatórios, dando a hidrodinâmica correta para polímeros e coloides em grandes escalas.

Pergunta que responde: Como os fluidos de polímeros e surfactantes escoam e se auto-organizam em escalas mesoscópicas?

Deixa de fora: Potenciais suaves permitem que cadeias se atravessem de forma não física, a menos que haja correção.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado milhões de esferas por longos tempos. Desde: 1992 A simulação de Hoogerbrugge e Koelman de fenômenos hidrodinâmicos microscópicos com dinâmica de partículas dissipativas. [fonte](https://doi.org/10.1209/0295-5075/19/3/001)

[Partículas e N-corpos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-particles)[Processos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-stochastic)piso: Moléculas

### Métodos de energia livre com amostragem aprimorada

Simulações empurradas para atravessar barreiras altas, como a adição de um viés dependente da história, para que eventos raros e paisagens de energia livre possam ser calculados.

Pergunta que responde: Qual é o custo em energia livre de uma mudança rara, como a nucleação ou a ligação?

Deixa de fora: A resposta depende da escolha das variáveis coletivas, e a falta de uma delas dá uma paisagem errada.

Roda em: cerca de 10^16 FLOPS aproximado longas execuções enviesadas ao longo de variáveis escolhidas. Desde: 2002 Laio e Parrinello, escapando de mínimos de energia livre por metadinâmica. [fonte](https://doi.org/10.1073/pnas.202427399)

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Átomos

### Adsorção em materiais porosos

Moléculas de gás inseridas e removidas ao acaso em um modelo de sólido poroso, para prever quanto um zeólito ou material de estrutura adsorverá.

Pergunta que responde: Quanto gás um material poroso retém a uma dada pressão?

Deixa de fora: As aproximações de estrutura rígida e de carga fixa avaliam mal os materiais flexíveis.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado milhões de inserções por ponto de estado, milhares de estruturas. Desde: 1975 O Monte Carlo no ensemble grande-canônico de Adams para um fluido de Lennard-Jones. [fonte](https://doi.org/10.1080/00268977500100221)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Moléculas

### Teoria de campo autoconsistente de polímeros

Cadeias substituídas por um campo de densidade que sente a própria atração média, de modo que copolímeros em bloco e misturas podem ser resolvidos em seus padrões ordenados sem acompanhar cadeias individuais.

Pergunta que responde: Em que padrão um copolímero em bloco vai se automontar?

Deixa de fora: A teoria de campo médio ignora as flutuações, que importam perto das fronteiras de fase.

Roda em: cerca de 10^12 FLOPS aproximado resolver equações de difusão numa grade tridimensional. Desde: 1965 A mecânica estatística de polímeros com volume excluído, de Edwards. [fonte](https://doi.org/10.1088/0370-1328/85/4/301)

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Moléculas

### Monte Carlo de crescimento de cadeia para polímeros

Longas cadeias moleculares construídas uma ligação por vez, com pesos, para medir seu tamanho, sua entropia e seu comportamento de volume excluído.

Pergunta que responde: Qual o tamanho de uma cadeia longa e flexível, e por que ela não se cruza?

Deixa de fora: Os pesos crescem de forma desigual com o comprimento da cadeia, então as muito longas exigem truques de reamostragem.

Roda em: cerca de 10^9 FLOPS aproximado milhões de cadeias, muito mais barato que a dinâmica. Desde: 1955 O cálculo de Monte Carlo da extensão média de cadeias moleculares, de Rosenbluth e Rosenbluth. [fonte](https://doi.org/10.1063/1.1741967)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Moléculas

## Sólidos

### Magnetismo e transições de fase

Spins numa rede se invertendo ao acaso, o clássico modelo de Ising e seus descendentes, usados para estudar como a ordem surge numa temperatura crítica.

Pergunta que responde: Por que um ímã perde o magnetismo numa única temperatura exata?

Deixa de fora: Um ímã real tem detalhes de forma e de impurezas que a rede idealizada omite por construção.

Roda em: cerca de 10^12 FLOPS aproximado um laptop; bilhões de inversões de spin por segundo. Desde: 1953 o método Monte Carlo de aceitação e rejeição de Metropolis, mais tarde a ferramenta padrão para modelos de spin; o artigo de 1953 em si simulou discos rígidos [fonte](https://zhanggroup.org/teaching/literature/Metropolis1953.pdf) Na árvore de simulações: [Algoritmo de Metropolis](https://simulation-hypothesis.com/pt/trees/simulations?n=m-mcmc)

[Executar o modelo interativo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/run#toy-ising)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Átomos

### Fratura e defeitos

Os átomos na ponta de uma trinca e os defeitos que deixam os metais dobrarem em vez de se estilhaçarem.

Pergunta que responde: Por que este material trinca em vez de dobrar?

Deixa de fora: A ponta de uma trinca com poucos átomos de largura ainda precisa representar uma que atravessa uma viga inteira.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma GPU de desktop ou pequeno cluster, horas por simulação de trinca. Desde: 1976 A primeira simulação de dinâmica molecular de uma ponta de trinca, de Ashurst e Hoover.

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)piso: Átomos

### Microestrutura

Grãos cristalinos se formando e crescendo enquanto um metal se solidifica ou passa por tratamento térmico, muitas vezes com o método de campo de fase.

Pergunta que responde: Que tratamento térmico dá a liga mais resistente?

Deixa de fora: As fronteiras de grão são tratadas como superfícies matemáticas suaves, não como os defeitos irregulares que realmente são.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou pequeno cluster, horas por liga em solidificação. Desde: 1991 O modelo inicial de campo de fase de Chen e Khachaturyan de uma microestrutura em crescimento.

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Campos

### Materiais granulares

Areia, grãos, pós e comprimidos como milhões de partículas individuais colidindo e travando.

Pergunta que responde: Por que o silo emperra, e como começa uma avalanche?

Deixa de fora: Os grãos reais são ásperos e irregulares; os simulados são quase sempre esferas idealizadas.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma GPU de desktop ou pequeno cluster, milhões de grãos de uma vez. Desde: 1979 O primeiro modelo de elementos discretos de partículas granulares, de Cundall e Strack.

[Executar o modelo interativo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/run#toy-sand)

[Partículas e N-corpos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-particles)piso: Corpos

### Dinâmica de discordâncias

Defeitos de linha atravessando a rede de um cristal, acompanhados enquanto se movem, se multiplicam e se emaranham, produzindo dobra ou alongamento permanentes.

Pergunta que responde: Por que este metal dobra em vez de quebrar, e qual é sua resistência real?

Deixa de fora: Trata as discordâncias como linhas limpas num cristal de resto perfeito, quando os metais reais estão cheios de outros defeitos com os quais elas interagem.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou pequeno cluster, de horas a dias por execução. Desde: 1990 as primeiras simulações de dinâmica de discordâncias discretas da plasticidade cristalina.

[Partículas e N-corpos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-particles)[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)piso: Átomos

### Crescimento de filmes finos

Átomos chegando um a um a uma superfície e grudando, saltando ou soterrando uns aos outros enquanto um filme cresce camada por camada.

Pergunta que responde: Este filme vai crescer liso, ou rugoso e cheio de defeitos?

Deixa de fora: As câmaras de deposição reais têm contaminação e fluxo irregular que um fluxo idealizado de átomos não inclui.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado uma estação de trabalho; horas por filme simulado. Desde: 1966 os primeiros modelos cinéticos de Monte Carlo de átomos chegando a uma superfície em crescimento.

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Átomos

### Cascatas de dano por radiação em materiais

Um átomo rápido lançado contra um cristal, acompanhado enquanto desloca vizinhos e deixa vacâncias, para prever como metais irradiados se degradam.

Pergunta que responde: Quantos átomos um único impacto arranca de um cristal?

Deixa de fora: Os defeitos então evoluem por anos, muito além da cascata, e precisam de outros métodos para tapar a lacuna.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado milhões de átomos por dezenas de picossegundos, repetidos para muitas direções de impacto. Desde: 1960 A dinâmica do dano por radiação em uma rede de cobre, de Gibson, Goland, Milgram e Vineyard. [fonte](https://doi.org/10.1103/physrev.120.1229)

[Dinâmica molecular](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-molecular-dynamics)[Partículas e N-corpos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-particles)piso: Átomos

### Expansão de agrupamentos de ligas

A energia de uma liga escrita como uma soma sobre pequenos aglomerados de átomos vizinhos, de modo que a ordem e o diagrama de fases possam ser amostrados com Monte Carlo.

Pergunta que responde: Que arranjos de átomos uma liga prefere, e quando ela se ordena?

Deixa de fora: A expansão é fixada numa rede dada e pode deixar de captar contribuições vibracionais e magnéticas.

Roda em: cerca de 10^12 FLOPS aproximado centenas de energias de primeiros princípios, depois Monte Carlo de rede barato. Desde: 1984 A descrição generalizada de aglomerados de sistemas multicomponentes, de Sanchez, Ducastelle e Gratias. [fonte](https://doi.org/10.1016/0378-4371%2884%2990096-7)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Teoria de campos na rede](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-lattice)piso: Átomos

### Modelagem por elementos finitos de plasticidade cristalina

Grãos de metal se deformando por deslizamento em planos cristalinos específicos, com suas orientações individuais, para prever a resistência, a textura e o comportamento na conformação.

Pergunta que responde: Como as orientações dos cristais decidem de que modo um metal dobra e endurece?

Deixa de fora: As leis de endurecimento são ajustadas a ensaios e não guardam memória das discordâncias individuais.

Roda em: cerca de 10^12 FLOPS aproximado modelos de elementos finitos de milhares de grãos. Desde: 1982 A análise de Peirce, Asaro e Needleman da deformação não uniforme e localizada em monocristais dúcteis. [fonte](https://doi.org/10.1016/0001-6160%2882%2990005-0)

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Campos

### Simulação micromagnética

A direção da magnetização num ímã, discretizada em células, com troca, anisotropia e campos dispersos, para acompanhar como os domínios se formam e se invertem.

Pergunta que responde: Como a magnetização de um nanoímã se inverte?

Deixa de fora: A temperatura é tratada de forma grosseira, e células maiores que o comprimento de troca perdem detalhe.

Roda em: cerca de 10^12 FLOPS aproximado execuções de diferenças finitas com milhões de células. Desde: 1988 O estudo micromagnético tridimensional dos processos de magnetização em cubos ferromagnéticos, de Schabes e Bertram. [fonte](https://doi.org/10.1063/1.341858)

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Campos

### Transporte de carga em semicondutores orgânicos

Elétrons ou lacunas saltando entre moléculas desordenadas, simulados com passeios aleatórios para prever a mobilidade na eletrônica de plástico.

Pergunta que responde: Com que rapidez as cargas se movem por um material orgânico desordenado?

Deixa de fora: As taxas de salto são formas supostas e a morfologia é idealizada.

Roda em: cerca de 10^11 FLOPS aproximado Saltos de Monte Carlo em grandes redes. Desde: 1993 Bassler's Monte Carlo simulation of charge transport in disordered organic photoconductors. [fonte](https://doi.org/10.1002/pssb.2221750102)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Processos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-stochastic)piso: Moléculas

### Cálculo da condutividade térmica da rede cristalina

Calor transportado por vibrações da rede cristalina, com suas taxas de espalhamento calculadas a partir dos primeiros princípios, para prever a condutividade térmica de um cristal sem ajuste.

Pergunta que responde: Quão bem um cristal conduz calor, a partir apenas dos átomos?

Deixa de fora: Materiais fortemente anarmônicos e desordenados exigem tratamento extra.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado milhares de cálculos de forças numa supercélula. Desde: 2007 A condutividade térmica de rede intrínseca de semicondutores a partir de primeiros princípios, de Broido, Malorny, Birner, Mingo e Stewart. [fonte](https://doi.org/10.1063/1.2822891)

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Átomos

### Agregação limitada por difusão

Partículas vagando ao acaso até grudarem em um aglomerado em crescimento, produzindo fractais ramificados como dendritos e depósitos minerais.

Pergunta que responde: Por que caminhantes aleatórios formam aglomerados fractais ramificados?

Deixa de fora: Modela apenas uma regra de crescimento idealizada, sem energia de superfície nem química.

Roda em: cerca de 10^8 FLOPS aproximado milhões de caminhantes em uma rede. Desde: 1981 A agregação limitada por difusão de Witten e Sander, um fenômeno crítico cinético. [fonte](https://doi.org/10.1103/physrevlett.47.1400)

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Processos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-stochastic)piso: Regras

### Modelos generativos de cristais

Um modelo de difusão ou variacional treinado em cristais conhecidos propõe novas estruturas periódicas, que depois são verificadas e relaxadas com cálculos de mecânica quântica.

Pergunta que responde: Um modelo consegue imaginar materiais novos e estáveis em vez de examinar os conhecidos?

Deixa de fora: A maioria das estruturas propostas é instável ou impossível de fazer, e o modelo não sabe como sintetizar nenhuma delas.

Roda em: cerca de 10^18 FLOPS aproximado semanas de treinamento em GPU, e depois um fluxo de verificações de estrutura eletrônica. Desde: 2021 O autocodificador variacional de difusão de cristais de Xie e colegas para gerar materiais periódicos. [fonte](https://arxiv.org/abs/2110.06197)

[Emuladores aprendidos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-learned)[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

## Reações, catálise e eletroquímica

### Catálise

Uma molécula reagente aderindo à superfície de um catalisador, calculada passo a passo para achar o caminho que reduz a energia necessária à reação.

Pergunta que responde: Que superfície, e que arranjo de átomos nela, acelera mais esta reação?

Deixa de fora: Catalisadores reais têm defeitos, venenos e envelhecimento com que uma superfície de modelo limpa e perfeita nunca precisa lidar.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado um cluster universitário, dias por superfície de catalisador candidata. Desde: 1995 os primeiros cálculos quânticos mapeando o caminho de uma reação em uma superfície de catalisador.

[Primeiros princípios](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-first-principles)piso: Átomos

### Modelagem de baterias e células eletroquímicas

Uma bateria ou célula de combustível inteira, com seus eletrodos, eletrólito e interfaces, modelada em conjunto por carga, descarga e aquecimento ao longo de muitos ciclos.

Pergunta que responde: Quantos ciclos esta célula vai aguentar antes de se degradar, e quanto ela vai esquentar?

Deixa de fora: A degradação ao longo de anos de uso real ainda é extrapolada, em sua maior parte, de testes acelerados curtos, e não simulada diretamente.

Roda em: cerca de 10^14 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou pequeno cluster, horas por teste de ciclagem simulado. Desde: 1975 os primeiros modelos matemáticos de carga e descarga do eletrodo de uma bateria.

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Campos

### Corrosão

Uma superfície metálica perdendo átomos em uma reação eletroquímica com o ambiente, acompanhada enquanto forma cavidades, afina ou cria uma camada protetora.

Pergunta que responde: Quanto tempo este metal vai durar antes de ser corroído por completo?

Deixa de fora: A corrosão real depende muito de contaminação local, arranhões na superfície e correntes parasitas que um modelo ideal omite.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado uma estação de trabalho; horas por cenário de corrosão. Desde: 1970 os primeiros modelos computacionais de corrosão por pites e eletroquímica.

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)piso: Campos

### Cristalização

Moléculas ou íons em uma solução supersaturada que se encontram e se encaixam em uma rede cristalina em crescimento, usados para prever como um composto vai cristalizar.

Pergunta que responde: Que forma e tamanho de cristais este processo realmente vai produzir?

Deixa de fora: A nucleação, a formação do primeiríssimo aglomerado, ocorre em uma escala e velocidade ainda rápidas demais para serem observadas ou calculadas diretamente por completo.

Roda em: cerca de 10^13 FLOPS aproximado uma estação de trabalho ou pequeno cluster, horas por lote simulado. Desde: 1988 os primeiros modelos calculados de nucleação e crescimento a partir de uma solução supersaturada.

[Monte Carlo](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-monte-carlo)[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)piso: Moléculas

### Engenharia de reatores químicos

Escoamento de fluido, mistura, calor e centenas de etapas de reação dentro de um vaso industrial, modelados juntos para prever quanto produto sai.

Pergunta que responde: Este projeto de reator vai misturar e resfriar rápido o bastante para uma reação limpa e segura?

Deixa de fora: Ampliar de um pequeno reator de teste para um industrial completo ainda perde precisão de modos que os engenheiros corrigem com a experiência.

Roda em: cerca de 10^15 FLOPS aproximado um cluster universitário ou industrial, dias por projeto estudado. Desde: 1970 os primeiros modelos de dinâmica de fluidos computacional de um reator químico industrial.

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)piso: Campos

### Cinética de polimerização

Pequenas moléculas se ligando uma etapa de reação por vez em cadeias longas, acompanhadas para prever até que tamanho crescem e quão uniformes ficam.

Pergunta que responde: Qual será o comprimento das cadeias de polímero, e quanto isso vai variar?

Deixa de fora: As reações laterais que ramificam ou encerram as cadeias cedo costumam ser simplificadas em poucas taxas médias.

Roda em: cerca de 10^12 FLOPS aproximado um laptop; uma simulação completa de lote leva minutos. Desde: 1968 os primeiros modelos cinéticos calculados de uma polimerização por crescimento de cadeia.

[Processos estocásticos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-stochastic)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Moléculas

### Modelagem de membranas e de transporte em células de combustível

Água, prótons e gás atravessando a membrana e os eletrodos de uma célula a combustível, para prever o desempenho e quando ela seca ou alaga.

Pergunta que responde: Como a água e a carga se movem por uma membrana de célula a combustível?

Deixa de fora: O transporte pela membrana depende de leis ajustadas, e a água líquida nos poros é difícil de modelar.

Roda em: cerca de 10^10 FLOPS aproximado modelos celulares em duas ou três dimensões, leves numa estação de trabalho. Desde: 1991 O modelo de célula a combustível de eletrólito polimérico, de Springer, Zawodzinski e Gottesfeld. [fonte](https://doi.org/10.1149/1.2085971)

[Campos contínuos](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-continuum)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Campos

### Modelagem de redes de poros

Uma rocha porosa ou um eletrodo reduzido a uma rede de poros e gargantas, por onde um fluido invade passo a passo, para prever o escoamento e o comportamento capilar.

Pergunta que responde: Como um fluido preenche e percorre um material poroso?

Deixa de fora: Os formatos reais dos poros são simplificados para tubos e esferas.

Roda em: cerca de 10^10 FLOPS aproximado redes de até milhões de poros, baratas em comparação com o escoamento direto. Desde: 1956 O modelo de rede de meios porosos de Fatt. [fonte](https://doi.org/10.2118/574-g)

[Modelos de rede](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-network)[Equações diferenciais](https://simulation-hypothesis.com/pt/simulations/methods#m-equations)piso: Campos

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