La mayoría de los materiales parecen obedecer la «regla de cuatro» y los científicos están completamente perplejos: ScienceAlert

El análisis de una gran base de datos de compuestos ha revelado un curioso patrón repetitivo en la forma en que se compone la materia.

De las más de 80.000 estructuras electrónicas de materiales experimentales y predichos estudiadas, un enorme 60% tiene una unidad estructural básica basada en un múltiplo de cuatro.

Lo que es tan extraño es que el equipo de investigación que descubrió este patrón no pudo entender por qué sucede. Todo lo que sabemos por el momento es que es real y observable. Simplemente desafía toda explicación.

“A través de una investigación en profundidad, en este trabajo resaltamos y analizamos la abundancia anómala de compuestos inorgánicos cuya celda unitaria primitiva contiene un múltiplo de cuatro átomos, propiedad que llamamos regla de cuatro”. escribir un equipo dirigido por la física Elena Gazzarrini, ex Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana, Suiza, ahora en el CERN.

«El estudio proporciona un punto de partida para futuras investigaciones sobre el surgimiento de la regla, ya que aún falta una explicación completamente satisfactoria de una distribución tan anómala».

Una de las preguntas más básicas sobre el Universo que nos rodea es por qué algunas propiedades son más abundantes que otras. ¿Por qué hay más materia que antimateria? ¿Por qué los componentes básicos de la vida son zurdos? ¿Y por qué los materiales se comportan de esta manera?

Esto último es de gran interés para la ciencia de los materiales, que busca comprender las propiedades y el comportamiento de diferentes combinaciones de átomos para ayudar a desarrollarlos y refinarlos. Pero es una cuestión difícil de abordar, ya que existe una gran variedad en la forma en que pueden unirse las partículas.

Es por eso que Gazzarrini y sus colegas quedaron intrigados cuando notaron un patrón que parecía surgir en dos bases de datos de materiales, el Proyecto de Materiales (diputado) y la base de datos «fuente» de Materials Cloud de estructuras cristalinas tridimensionales (MC3Dfuente). La mayoría de compuestos inorgánicos en ambas bases de datos tienen celdas unitarias – es decir, la unidad repetitiva más pequeña posible dentro de una estructura cristalina – basada en múltiplos de cuatro.

Esto era preocupante porque, en teoría, todos los tipos de estructuras deberían estar representados por igual en estas bases de datos. El hecho de que surja un patrón tan dominante podría significar que hay una falla en los datos en alguna parte, un error que ha pasado desapercibido.

«Una primera razón intuitiva podría surgir del hecho de que cuando una celda unitaria convencional (una celda más grande que la primitiva, que representa toda la simetría del cristal) se transforma en una celda primitiva, el número de átomos generalmente se reduce cuatro veces. ,» Gazzarini explica. “La primera pregunta que nos hicimos fue si el software utilizado para 'primitivizar' la celda unitaria lo había hecho correctamente, y la respuesta fue sí”.

Una vez que descartaron errores obvios, tuvieron que profundizar más y buscar otros modelos que pudieran explicar la regla de cuatro.

Una posible explicación fue el silicio, que puede unir cuatro átomos más a su átomo central. Si todos los compuestos de la Regla de Cuatro contuvieran silicio, eso resolvería el misterio… pero no todos los materiales contuvieran silicio. Del mismo modo, no había ton ni son energías de entrenamiento de la regla de los cuatro compuestos.

Entonces, el siguiente paso fue construir un algoritmo más potente. Esto se logró con la ayuda de la ingeniera Rose Cernosky de la Universidad de Wisconsin. El algoritmo agrupó compuestos basándose en similitudes en sus propiedades atómicas. Una vez más, no hubo ningún patrón discernible.

No importa lo que el equipo intentó, nada funcionó. El patrón es real y no parece ser un error, pero no había otras propiedades que pudieran predecir con precisión si un compuesto seguirá o no la regla de cuatro, al menos cuando una persona estaba haciendo la predicción.

Cuando el equipo analizó los datos. un algoritmo de aprendizaje automático Capaz de obtener predicciones de alta precisión a partir de conjuntos de datos, los resultados predijeron si un compuesto obedecería o no la regla de cuatro con hasta un 87% de precisión. Esto sugiere que puede haber algo que nos falta en la regla de los cuatro compuestos que podría ayudar a explicar lo que produce el patrón.

Actualmente puede resultar difícil estudiar patrones en los materiales; pero los hallazgos sugieren que, con técnicas computacionales cada vez más poderosas, podemos comenzar a lograr avances fascinantes.

La investigación del equipo fue publicada en Materiales computacionales npj.