Udoskonalone symulacje jądrowych zjawisk kwantowych
Na poziomie kwantowym materiały zachowują się w sposób zasadniczo inaczej niż w codziennym, newtonowskim świecie. Może to wpływać na właściwości materiałów i urządzeń zawierających wodór i inne pierwiastki lekkie. Do modelowania tych zachowań wykorzystuje się komputerowe techniki symulacyjne. W przypadku systemów fazy skondensowanej, teoria funkcjonału gęstości (DFT) dostarcza odpowiednio dokładnych ram do badania kwantowej struktury elektronowej. DFT jest jednak metodą kosztowną. W niektórych przypadkach pożądane jest połączenie symulacji DFT z metodą PIMD (Path Integral Molecular Dynamics), co pozwala w sposób dogodny badać zjawiska wymykające się mechanice newtonowskiej. Problem polega na tym, że stosowanie obu tych metod na raz jest zarówno bardzo drogie, jak i czasochłonne. Celem projektu "Fast and accurate simulation of nuclear quantum effects in ab-initio molecular dynamics by a generalised Langevin equation" (NQEAIMD) było obniżenie kosztów symulacji PIMD. Aby tego dokonać, naukowcy starali się połączyć jądrowe zjawiska kwantowe (NQE) z symulacjami DFT. Prace rozpoczęto od zastosowania w symulacji PIMD techniki kolorowego szumu opartego na uogólnionym równaniu Langevina (GLE). Po opracowaniu tej metodologii rozpoczęto badania nad wpływem NQE na właściwości wody. Następnie we współpracy z grupami doświadczalnymi metodę rozszerzono w taki sposób, aby obejmowała bardziej złożone problemy. Opracowano technikę hybrydową o nazwie PI+GLE, która pozwala obniżyć koszty do mniej niż jednej piątej kosztów badań konwencjonalnych. Następnie metodę PI+GLE udoskonalono, uzyskując metodę PIGLET, która może pozwolić na rutynowe stosowanie NQE w badaniach dynamiki molekularnej ab initio. W tym celu opracowano również i-PI, interfejs wykorzystujący kody struktur elektronowych, i opublikowano go w formacie open source. Narzędzia opracowane w ramach projektu NQEAIMD będą mogły zostać wykorzystane w symulacjach komputerowych prowadzonych przez innych naukowców. Możliwe będzie też zwiększenie dokładności symulacji materiałów i związków chemicznych zawierających lekkie atomy, np. wodoru. To z kolei może pomóc w udoskonaleniu projektowania komputerowego materiałów, czego efektem będą lepsze akumulatory, enzymy, ogniwa paliwowe i inne urządzenia.
