Um modelo de simulação de supercomputador da Sandia National Laboratories chamado SNAP, que prevê rapidamente o comportamento de bilhões de átomos em interação, capturou o derretimento do diamante quando comprimido por pressões e temperaturas extremas. Em vários milhões de atmosferas, a estrutura rígida de carbono da substância mais dura conhecida na Terra é mostrada em simulações SNAP (Spectral Neighbor Analysis Potential) para rachar, derreter em carbono amorfo e depois recristalizar. O trabalho pode ajudar a entender a estrutura interna de exoplanetas baseados em carbono e ter implicações importantes para os esforços de fusão nuclear que empregam cápsulas feitas de diamante policristalino.
Projetando novos materiais e implicações para planetas gigantes
“Agora podemos estudar a resposta de muitos materiais sob as mesmas pressões extremas”, disse o cientista da Sandia Aidan Thompson, que criou o SNAP. “As aplicações incluem questões de ciência planetária – por exemplo, que tipo de estresse de impacto teria levado à formação de nossa lua. Também abre a porta para projetar e fabricar novos materiais em condições extremas.”
O efeito de pressões e temperaturas extremas nos materiais também é importante para a elaboração de modelos internos de planetas gigantes. Poderosas instalações do DOE, como a máquina Z de Sandia e a National Ignition Facility do Lawrence Livermore National Laboratory, podem recriar condições quase idênticas desses mundos em experimentos terrestres que oferecem exames de perto de materiais radicalmente comprimidos. Mas mesmo essas máquinas excepcionalmente poderosas não podem identificar os principais mecanismos microscópicos de mudança nessas condições extremas, devido a limitações no diagnóstico no nível dos átomos.
“Apenas simulações de computador podem fazer isso”, disse Thompson.
O finalista do artigo de Gordon Bell é sobre ‘um pedaço de diamante comprimido do tamanho de um mícron’
Um artigo técnico descrevendo a simulação foi selecionado como finalista do prêmio Gordon Bell, patrocinado anualmente pela Association of Computing Machinery. A modelagem específica do diamante, que levou apenas um dia no supercomputador Summit (o mais rápido dos EUA) no Oak Ridge National Laboratory, foi liderada pelo Prof. Ivan Oleynik da University of South Florida. Além de Sandia e USF, a equipe colaborativa também incluiu desenvolvedores de software do Centro Nacional de Computação Científica de Pesquisa Energética do Departamento de Energia e da NVIDIA Corporation.
As simulações da equipe se basearam no SNAP, uma das principais descrições de machine learning de interações interatômicas, para modelar e resolver um problema muito importante, disse Thompson.
“Criamos simulações gigantescas de um pedaço de diamante comprimido do tamanho de um mícron”, disse Thompson. “Para fazer isso, rastreamos o movimento de bilhões de átomos calculando repetidamente as forças atômicas ao longo de muitos intervalos de tempo extremamente pequenos”.
O machine learning em ponte com cálculos de mecânica quântica:
O SNAP usou machine learning e outras técnicas de ciência de dados para treinar um modelo substituto que reproduziu fielmente as forças atômicas corretas. Estes foram calculados usando cálculos mecânicos quânticos de alta precisão, que só são possíveis para sistemas contendo algumas centenas de átomos. O modelo substituto foi então ampliado para prever forças e acelerações para sistemas contendo bilhões de átomos. Todas as estruturas atômicas locais que surgiram nas simulações em grande escala foram bem representadas nos dados de treinamento em pequena escala, uma condição necessária para a precisão.
Outra parte crítica do resultado final foi a otimização do desempenho do software para rodar eficientemente em supercomputadores baseados em GPU como o Summit, disse Thompson. “Desde 2018, apenas melhorando o software, conseguimos tornar o código SNAP mais de 30 vezes mais rápido, reduzindo o tempo para esses tipos de simulações em 97%. Ao mesmo tempo, cada geração de hardware é mais poderosa que a Como resultado, cálculos que até recentemente demoravam um ano inteiro agora podem ser executados em um dia no Summit.”
Tempo de execução reduzido em 97 por cento
“Como o tempo de supercomputador é caro e altamente competitivo”, disse Thompson, “cada redução do tempo de execução do SNAP economiza dinheiro e aumenta a utilidade do modelo”.
Os pesquisadores da Sandia, Stan Moore e Mitchell Wood, fizeram contribuições importantes para o modelo SNAP e as dramáticas melhorias de desempenho.
O software otimizado para executar o SNAP em supercomputadores está disponível na distribuição de código aberto do código de dinâmica molecular LAMMPS da Sandia. O software Sandia FitSNAP para a construção de novos modelos SNAP também está disponível publicamente.
Publicado em 27/01/2022 18h04
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