Os chips de computador são embalados com bilhões de transistores microscópicos que permitem computação poderosa, mas também geram uma grande quantidade de calor. Um acúmulo de calor pode retardar um processador de computador e torná-lo menos eficiente e confiável. Os engenheiros empregam dissipadores de calor para manter os chips resfriados, às vezes junto com ventiladores ou sistemas de refrigeração líquida; no entanto, esses métodos geralmente exigem muita energia para operar.
Pesquisadores do MIT adotaram uma abordagem diferente. Eles desenvolveram um algoritmo e um sistema de software que pode projetar automaticamente um material em nanoescala que pode conduzir calor de uma maneira específica, como canalizar o calor em apenas uma direção.
Como esses materiais são medidos em nanômetros (um cabelo humano tem cerca de 80.000 nanômetros de largura), eles podem ser usados em chips de computador que podem dissipar o calor por conta própria devido à geometria do material.
Os pesquisadores desenvolveram seu sistema usando técnicas computacionais tradicionalmente usadas para desenvolver grandes estruturas e adaptando-as para criar materiais em nanoescala com propriedades térmicas definidas.
Eles projetaram um material que pode conduzir calor ao longo de uma direção preferencial (um efeito conhecido como anisotropia térmica) e um material que pode converter calor em eletricidade com eficiência. Eles estão usando o último projeto para fabricar um dispositivo de silício nanoestruturado para recuperação de calor residual no MIT.nano.
Os cientistas normalmente usam uma combinação de suposições e tentativa e erro para otimizar a capacidade de um nanomaterial de conduzir calor. Em vez disso, alguém poderia inserir as propriedades térmicas desejadas em seu sistema de software e receber um projeto que pudesse atingir essas propriedades e que pudesse ser fabricado de forma realista.
Além de criar chips de computador capazes de dissipar calor, a técnica pode ser usada para desenvolver materiais capazes de converter calor em eletricidade com eficiência, conhecidos como materiais termoelétricos. Esses materiais podem capturar o calor residual dos motores de um foguete, por exemplo, e usá-lo para ajudar a alimentar a espaçonave, explica o principal autor Giuseppe Romano, pesquisador do Instituto de Nanotecnologia de Soldados do MIT e membro do MIT-IBM Watson AI Lab.
“O objetivo aqui é projetar esses materiais nanoestruturados que transportam calor de maneira muito diferente de qualquer material natural”, diz o autor sênior Steven Johnson, professor de matemática aplicada e física que lidera o Grupo de Nanoestruturas e Computação do Laboratório de Pesquisa em Eletrônica do MIT. “Mas a questão é: como você faz isso da forma mais eficiente possível, em vez de apenas tentar um monte de coisas diferentes com base na intuição? Giuseppe aplicou o design computacional para permitir que o computador explorasse muitas formas possíveis e descobrisse aquela que tem a melhores propriedades térmicas possíveis.”
Seu trabalho de pesquisa é publicado hoje na Otimização Estrutural e Multidisciplinar.
Controlando vibrações
O calor em semicondutores viaja através de vibrações. As moléculas vibram mais rápido à medida que aquecem, fazendo com que grupos próximos de moléculas comecem a vibrar, e assim por diante, movendo o calor através de um material como uma multidão de fãs fazendo “a onda” em um jogo de beisebol. Na escala atômica, essas ondas de vibrações são capturadas em pacotes discretos de energia, conhecidos como fônons.
Os pesquisadores querem criar materiais em nanoescala que controlem a transferência de calor de maneiras muito específicas, como um material que conduz mais calor na direção horizontal e menos calor na direção vertical. Para fazer isso, eles precisam controlar como os fônons se movem pelo material.
Os materiais em que eles focaram são conhecidos como nanoestruturas periódicas, que são feitas por uma rede de estruturas com formato arbitrário. Alterar os tamanhos ou o arranjo dessas estruturas pode alterar drasticamente as propriedades térmicas de todo o sistema.
Em princípio, os pesquisadores poderiam ter feito algumas partes dessas estruturas muito estreitas para que os fônons passassem, controlando como o calor pode viajar pelo material. Mas existem configurações virtualmente infinitas, então descobrir como organizá-las para algumas propriedades térmicas específicas usando apenas a intuição teria sido extremamente difícil.
“Em vez disso, tomamos emprestada uma técnica computacional que era tradicionalmente desenvolvida para estruturas como pontes. Imagine que transformamos um material em uma imagem e então encontramos a melhor distribuição de pixels que nos dá a propriedade prescrita”, diz Romano.
Usando esta técnica computacional, um algoritmo precisa descobrir se deve ou não colocar um buraco em cada pixel da imagem.
“Como existem milhões de pixels, se você tentar cada um, há muitas possibilidades para simular. A maneira de otimizar isso é começar com algumas suposições e depois evoluí-las de forma a deformar continuamente a estrutura para torná-lo cada vez melhor”, explica Johnson.
Mas esse tipo de otimização é muito difícil de alcançar com nanomateriais.
Por um lado, a física do transporte térmico se comporta de maneira diferente em nanoescala, então as equações usuais não funcionam. Além disso, modelar o movimento dos fônons é especialmente complexo. É preciso saber onde eles estão no espaço tridimensional, bem como quão rápido eles estão se movendo e em que direção.
Domar equações complexas
Os pesquisadores desenvolveram uma nova técnica, conhecida como método de interpolação de transmissão, que permite que essas equações muito complexas se comportem de uma maneira que o algoritmo possa manipular. Com este método, o computador pode deformar de forma suave e contínua a distribuição do material até atingir as propriedades térmicas desejadas, em vez de tentar cada pixel um de cada vez.
A equipe também criou um sistema de software de código aberto e um aplicativo da web que permite ao usuário inserir as propriedades térmicas desejadas e receber uma estrutura de material em nanoescala fabricável. Ao tornar o sistema de código aberto, os pesquisadores esperam inspirar outros cientistas a contribuir com essa área de pesquisa.
Com essa nova ferramenta em mãos, os pesquisadores estão explorando outros materiais que podem ser otimizados com esse sistema, como as ligas metálicas, que podem abrir portas para novas aplicações. Eles também estão estudando métodos para otimizar a condutividade térmica em três dimensões, em vez de apenas horizontal e verticalmente.
“Até onde eu sei, o artigo de Romano e Johnson está entre os primeiros a realizar o projeto topológico de materiais ótimos para transferência de calor em nanoescala com o modelo de transporte phonon Boltzmann. A novidade técnica de seu método está principalmente em uma integração inteligente de uma transmissão método de interpolação com o modelo de transporte de Boltzmann para que o gradiente da função objetivo do projeto em relação à estrutura do material possa ser calculado”, diz Kui Ren, professor de matemática aplicada da Universidade de Columbia, que não participou deste trabalho.
“A ideia é bastante nova e geral, e posso imaginar que essa ideia será adotada em breve para objetivos de projeto topológico com modelos de transporte de calor mais complicados e em muitos outros regimes de aplicações de transferência de calor”.
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