Los chips de computadora están repletos de miles de millones de transistores microscópicos que permiten una computación poderosa, pero también generan una gran cantidad de calor. Una acumulación de calor puede ralentizar el procesador de una computadora y hacerlo menos eficiente y confiable. Los ingenieros emplean disipadores de calor para mantener frescos los chips, a veces junto con ventiladores o sistemas de refrigeración líquida; sin embargo, estos métodos a menudo requieren mucha energía para funcionar.

Los investigadores del MIT han adoptado un enfoque diferente. Desarrollaron un algoritmo y un sistema de software que puede diseñar automáticamente un material a nanoescala que puede conducir el calor de una manera específica, como canalizar el calor en una sola dirección.

Debido a que estos materiales se miden en nanómetros (un cabello humano tiene aproximadamente 80,000 nanómetros de ancho), podrían usarse en chips de computadora que pueden disipar el calor por sí mismos debido a la geometría del material.

Los investigadores desarrollaron su sistema tomando técnicas computacionales que se han utilizado tradicionalmente para desarrollar grandes estructuras y adaptándolas para crear materiales a nanoescala con propiedades térmicas definidas.

Diseñaron un material que puede conducir el calor a lo largo de una dirección preferida (un efecto conocido como anisotropía térmica) y un material que puede convertir el calor en electricidad de manera eficiente. Están utilizando este último diseño para fabricar un dispositivo de silicio nanoestructurado para la recuperación de calor residual en MIT.nano .

Los científicos suelen utilizar una combinación de conjeturas y prueba y error para optimizar la capacidad de un nanomaterial para conducir el calor. En cambio, alguien podría ingresar las propiedades térmicas deseadas en su sistema de software y recibir un diseño que pueda lograr esas propiedades y que se pueda fabricar de manera realista.

Además de crear chips de computadora que pueden disipar el calor, la técnica podría usarse para desarrollar materiales que puedan convertir eficientemente el calor en electricidad, conocidos como materiales termoeléctricos. Estos materiales podrían capturar el calor residual de los motores de un cohete, por ejemplo, y usarlo para ayudar a impulsar la nave espacial, explica el autor principal Giuseppe Romano, científico investigador del Instituto de Nanotecnología para Soldados del MIT y miembro del MIT-IBM Watson AI Lab.

"El objetivo aquí es diseñar estos materiales nanoestructurados que transportan el calor de manera muy diferente a cualquier material natural", dice el autor principal Steven Johnson, profesor de matemáticas aplicadas y física que dirige el Grupo de Nanoestructuras y Computación en el Laboratorio de Investigación de Electrónica del MIT. “Pero la pregunta es, ¿cómo haces esto de la manera más eficiente posible, en lugar de probar un montón de cosas diferentes basadas en la intuición? Giuseppe aplicó el diseño computacional para permitir que la computadora explore muchas formas posibles y encuentre la que tenga las mejores propiedades térmicas posibles”.

Su artículo de investigación se publica hoy en Optimización estructural y multidisciplinar.

Control de vibraciones

El calor en los semiconductores viaja a través de vibraciones. Las moléculas vibran más rápido a medida que se calientan, lo que hace que los grupos de moléculas cercanos comiencen a vibrar, y así sucesivamente, moviendo el calor a través de un material como una multitud de fanáticos haciendo "la ola" en un juego de béisbol. A escala atómica, estas ondas de vibraciones se capturan en paquetes discretos de energía, conocidos como fonones.

Los investigadores quieren crear materiales a nanoescala que controlen la transferencia de calor de formas muy específicas, como un material que conduzca más calor en dirección horizontal y menos calor en dirección vertical. Para hacer esto, necesitan controlar cómo se mueven los fonones a través del material.

Los materiales en los que se centraron se conocen como nanoestructuras periódicas, que están formadas por una red de estructuras con una forma arbitraria. Cambiar los tamaños o la disposición de estas estructuras puede alterar drásticamente las propiedades térmicas de todo el sistema.

En principio, los investigadores podrían haber hecho que algunas partes de estas estructuras fueran demasiado estrechas para que pasaran los fonones, controlando cómo el calor puede viajar a través del material. Pero hay configuraciones virtualmente infinitas, por lo que descubrir cómo organizarlas para algunas propiedades térmicas específicas utilizando solo la intuición habría sido extremadamente difícil.

“En cambio, tomamos prestada una técnica computacional que se desarrolló tradicionalmente para estructuras como puentes. Imagina que transformamos un material en una imagen y luego encontramos la mejor distribución de píxeles que nos da la propiedad prescrita”, dice Romano.

Usando esta técnica computacional, un algoritmo necesita averiguar si colocar o no un agujero en cada píxel de la imagen.

“Debido a que hay millones de píxeles, si solo prueba cada uno, hay demasiadas posibilidades para simular. La forma en que tiene que optimizar esto es comenzar con algunas conjeturas y luego evolucionarlas deformando continuamente la estructura para hacerla cada vez mejor”, explica Johnson.

Pero este tipo de optimización es muy difícil de lograr con nanomateriales.

Por un lado, la física del transporte térmico se comporta de manera diferente a nanoescala, por lo que las ecuaciones habituales no funcionan. Además, modelar el movimiento de los fonones es especialmente complejo. Uno debe saber dónde están en el espacio tridimensional, así como qué tan rápido se mueven y en qué dirección.

Domar ecuaciones complejas

Los investigadores idearon una nueva técnica, conocida como el método de interpolación de transmisión, que permite que estas ecuaciones muy complejas se comporten de una manera que el algoritmo pueda manejar. Con este método, la computadora puede deformar de manera suave y continua la distribución del material hasta lograr las propiedades térmicas deseadas, en lugar de probar cada píxel uno a la vez.

El equipo también creó un sistema de software de código abierto y una aplicación web que permite al usuario ingresar las propiedades térmicas deseadas y recibir una estructura de material a nanoescala fabricable. Al hacer que el sistema sea de código abierto, los investigadores esperan inspirar a otros científicos a contribuir en esta área de investigación.

Con esta nueva herramienta en la mano, los investigadores están explorando otros materiales que pueden optimizarse con este sistema, como las aleaciones metálicas, que podrían abrir la puerta a nuevas aplicaciones. También están estudiando métodos para optimizar la conductividad térmica en tres dimensiones, en lugar de solo horizontal y verticalmente.

“Hasta donde yo sé, el artículo de Romano y Johnson se encuentra entre los primeros en realizar un diseño topológico de materiales óptimos para la transferencia de calor a nanoescala con el modelo de transporte de fonones de Boltzmann. La novedad técnica de su método radica principalmente en una integración inteligente de un método de interpolación de transmisión con el modelo de transporte de Boltzmann para que se pueda calcular el gradiente de la función objetivo de diseño con respecto a la estructura del material”, dice Kui Ren, profesor. de matemáticas aplicadas en la Universidad de Columbia, que no participó en este trabajo. “La idea es bastante novedosa y general, y me imagino que pronto se adoptará para objetivos de diseño topológico con modelos de transporte de calor más complicados y en muchos otros regímenes de aplicaciones de transferencia de calor”.

Esta investigación fue parcialmente financiada por el MIT-IBM Watson AI Laboratory.