Золото, драгоценный металл, возможно, является наиболее широко используемым металлом в ювелирных изделиях и чеканке монет из-за его физических свойств, уникальных для мира металлов. Он не только является хорошим проводником тепла и электричества, но и не подвержен воздействию воздуха и большинства реагентов. Он также используется в широком спектре промышленных, научных и медицинских применений. Например, он использовался в качестве шаблона для молекулярной самосборки, вспомогательного материала для выращивания двумерных материалов и особенно для синтеза углеродных нановолокон. Более полувека назад исследователи представили причудливые текстуры на золотых поверхностях в наноразмерном масштабе. С тех пор усилия по лучшему пониманию поверхностных структур в атомном масштабе постоянно оплачивались.
Поверхность Au(111), наиболее стабильная поверхность золота, имеет периодическую текстуру в виде елочки, которую можно наблюдать с помощью сложных микроскопов. Долгосрочная загадка заключается в том, почему эта странная елочка образуется на этой золотой поверхности. Обширные исследования проводились в течение десятилетий, но тщательное описание деталей структуры все еще отсутствует, и, таким образом, лежащий в основе механизм никогда не был должным образом понят. Трудности в этом вопросе заключаются в том, что, несмотря на то, что размер текстуры находится на наноуровне, ее периодическая единица все еще содержит более 100 000 атомов. Чтобы количественно изучить эту систему, нужен очень эффективный и в то же время очень точный вычислительный метод. Однако при традиционных подходах эти два требования не могут быть удовлетворены одновременно.
Недавно выдающийся профессор Фенг Дин (факультет материаловедения и инженерии) и его коллеги из Центра многомерных углеродных материалов (CMCM) Института фундаментальных наук (IBS) при UNIST использовали современный метод нейронной сети для обучения золотому силовому полю из точный, но медленный вычислительный метод.
Благодаря мощной способности нейронных сетей к обучению это новое силовое поле приобретает почти такую же точность, и, что более важно, оно на много порядков быстрее, чем оригинальный метод. Используя это силовое поле, авторы успешно смоделировали экспериментально наблюдаемую текстуру в виде елочки на поверхности Au(111) и обнаружили, что под поверхностью имеется незначительная деформация. Эта деформация имеет решающее значение для формирования текстуры в виде елочки, поскольку она обеспечивает эффективную релаксацию перестроенных поверхностных атомов. Если деформация подавлена (возьмем, к примеру, тонкую модель), текстура будет образовывать полосы.
Между тем, авторы также убедились, что текстура "елочки" чувствительна к приложенным напряжениям. На поверхности, не подверженной деформации, текстура в виде елочки зеркально симметрична. Однако, если ввести небольшое напряжение, текстура становится наклонной. При превышении критического напряжения он полностью превращается в полосатую текстуру.
"Эта важная работа расширяет применение метода машинного обучения в материаловедении и открывает новые возможности для изучения сложных поверхностных систем", - отметили исследователи.
Возглавляемое выдающимся профессором Фэн Дином, это исследование было впервые проведено доктором Пай Ли. Результаты этого исследования были опубликованы в октябрьском номере журнала за 2022 год. Научные достижения.
Комментарии