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Silvana TapiaJuan Carlos GilFrancis VillatoroHéctor SocasBorja Tosarmonte carlo y simulación materia condensadaalgoritmo metrópolis en 1953ideas de markov en monte carloMarkovMetrópolisMonte Carlosiglo XXDinámica Molecular Avinicioteoría del funcional de la densidad DFTAIMDJuan Carlos GilCarrZankParrinelloDFTAmundsenScottRosenbluthTellerAlderWeimrechtsegunda ley de NewtonHéctor SocasNaturalezainteracciones de CoulombLeonard JonesVan der Waals
Monte Carlo y simulación materia condensada
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Juan Carlos Gil explica el origen y la naturaleza de dos grandes corrientes en la simulación de materia condensada: Monte Carlo y dinámica molecular. Menciona a Markov y al algoritmo de Metrópolis como figuras clave en el desarrollo de la técnica de Monte Carlo.
…bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades experimentales de la sustancia de interés como la densidad, el punto de ebullición o el calor de vaporización, que ha sido una magnitud que se ha utilizado clásicamente muchísimas veces. Bueno, pues eso sería la simulación de forma abstracta, pero a partir de ahí surgen dos grandes corrientes en cuanto a la simulación de materia condensada, Monte Carlo y dinámica molecular La técnica de Monte Carlo nace con las ideas de Markov a principios del siglo XX y se formalizó en 1953 con el famoso, para los que lo conocemos, algoritmo de Metrópolis En Mortecarlo no se simula el movimiento real de las partículas, sino que se explora el espacio De fases del modelo que estemos considerando mediante movimientos aleatorios, es gracioso, de ahí el nombre, de las partículas. Se mueve una partícula al azar y entonces ese movimiento se acepta o no se acepta con una propiedad dada por el factor de Boltzmann…
Significado #1 · Palabras #1
Juan Carlos Gil explica que las simulaciones por ordenador son una herramienta clave para estudiar el diagrama de fases del agua, comparándolas con las exploraciones polares de Amundsen y Scott.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #3 · Palabras #4simulaciones ordenador diagrama fases aguaexploraciones polares amundsen y scottmateria condensada simulacion por ordenadorpotencial de interacción molecularsimulaciones ordenador moléculasinteracción coulomb cargasmodelo leonard jonesenergía potencial configuración molecularsimulación del agua como universo digitalátomos y moléculas siguiendo potencialesfuerzas que marcan los potencialespropiedades estructurales y termodinámicas simuladastécnicas de física estadística aplicadas…se emplean celdas de yunque de diamante. Tanto en su versión estática como una razonablemente reciente, es una celda dinámica que es capaz de comprimir a lo bestia lo que le pongas ahí en microsegundos y está muy bien para estudiar cinéticas rápidas. Pero La herramienta que nos permite convertirnos en los Amundsen y Scott, exploradores del hielo, del hielo en particular y el diagrama de fases del agua en general, bueno pues es la simulación, la simulación por ordenador, que os quiero contar muy rápidamente cómo va esto de la simulación de materia condensada. La idea central es que si conocemos cómo interactúan las moléculas entre sí, podemos hacer que un ordenador pues imite su comportamiento. En la práctica esto requiere definir un potencial de interacción, una función que asigna una energía potencial a cada configuración de las moléculas, Energía que luego ya se intercambiará con cinética u otros grados de libertad, si hay vibración, etc. pues cuando las moléculas se menean Así la simulación explora el paisaje energético del modelo de potencial que estemos considerando En modelos clásicos estos potenciales son bastante simples describen solamente interacciones por pares entre centros de carga o átomos individuales. Estoy hablando de interacción de Coulomb entre cargas, esferas duras, era un modelo que se ha utilizado muchísimo, bolas de billar, Leonard Jones, que es un potencial suave con una repulsión y una atracción por Van der Waals, aunque obviamente la Naturaleza es mucho más compleja que estas esferas duras, ya existen interacciones de múltiples cuerpos, polarización y efectos cuánticos en general. Así que lo que hacemos con la simulación es construir una suerte de universo digital, si queréis, donde los átomos y las moléculas se mueven, chocan y se reorganizan siguiendo las fuerzas estas que marcan los potenciales y a partir de las posiciones y velocidades que vamos obteniendo, pues podemos deducir las propiedades estructurales y termodinámicas de la sustancia simulada pues aplicando técnicas de física estadística. Pero, y esto es lo importante, para que este universo Digital se parezca a nuestros cacharritos en el laboratorio, a la naturaleza real, pues es necesario parametrizar el potencial. Es decir, hay que ajustar sus parámetros: el tamaño de la bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades…
Juan Carlos Gil explica el origen y la naturaleza de dos grandes corrientes en la simulación de materia condensada: Monte Carlo y dinámica molecular. Menciona a Markov y al algoritmo de Metrópolis como figuras clave en el desarrollo de la técnica de Monte Carlo.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #1 · Palabras #1monte carlo y simulación materia condensadaalgoritmo metrópolis en 1953ideas de markov en monte carlo…bola, la profundidad del pozo de potencial para reproducir propiedades experimentales de la sustancia de interés como la densidad, el punto de ebullición o el calor de vaporización, que ha sido una magnitud que se ha utilizado clásicamente muchísimas veces. Bueno, pues eso sería la simulación de forma abstracta, pero a partir de ahí surgen dos grandes corrientes en cuanto a la simulación de materia condensada, Monte Carlo y dinámica molecular La técnica de Monte Carlo nace con las ideas de Markov a principios del siglo XX y se formalizó en 1953 con el famoso, para los que lo conocemos, algoritmo de Metrópolis En Mortecarlo no se simula el movimiento real de las partículas, sino que se explora el espacio De fases del modelo que estemos considerando mediante movimientos aleatorios, es gracioso, de ahí el nombre, de las partículas. Se mueve una partícula al azar y entonces ese movimiento se acepta o no se acepta con una propiedad dada por el factor de Boltzmann…
Juan Carlos Gil explica las características del método Monte Carlo, destacando su capacidad para explorar diferentes configuraciones energéticas al permitir movimientos tanto descendentes como ascendentes.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #5método monte carlo explora configuraciones energéticasmovimientos ascendentes en método monte carlopaisaje energético y valles de energía con monte carlomonte carlo atraviesa montañas y cuestas…¿Por qué? Porque fueron Metropolis y los matrimonios Rosenbluth y Teller, él y ella, él y ella, los cinco, que es una curiosidad bastante simpática. Rosenbluth al cuadrado y Teller al cuadrado. Estamos llegando al final de la cara, no sé si quieres ir... Déjame que acabe con Monte Carlo y dejamos dinámica molecular; quería solamente decir que eso, que no reproduce los movimientos reales de las partículas, sino que va paseando Monte Carlo por el paisaje energético del modelo que sea, recorriendo valles donde la energía disminuye, pero y esa es la gracia, también se atreve a atravesar montañas, a subir cuestas, incluso contracorriente de tal forma que permite explorar posibles valles más allá de un collado y llegar a sitios pues de menos energía; no se queda directamente atrapado. Y dinámica molecular en la cara B. Bueno, pues vamos a explorar un poco la dinámica del agua entrando en el café, pasando por la cafetera, que eso también es un proceso bastante complejo. Y nada, les emplazamos a seguir esta conversión tan interesante en la cara B, donde también vamos a hablar…
Juan Carlos Gil explica cómo Héctor Socas le proporcionó la idea para el diseño de la portada del podcast, y continúa detallando los métodos de simulación utilizados en el estudio del agua, específicamente la dinámica molecular.
Habla: Juan Carlos GilPalabras #6simulación dinámica molecular alder weimrechtfuerzas derivadas potencial newtonmovimiento real de las partículassegunda ley de newton aceleraciones…hemos inspirado, ¿verdad Héctor? En el resumen gráfico, en el abstract gráfico del paper, que es muy chulo. Bueno, tú te has inspirado en eso, yo me inspiré en ti, directamente pregunté: Juan Carlos, no tengo ni idea de qué hacer para la portada, ¿qué hago? Y ahí me diste esa idea. Vale, pues en mi larga introducción se había contado las rarezas del agua y que las solemos estudiar por simulación; que había dos formas: Monte Carlo y dinámica molecular, y me quedo en Monte Carlo. La dinámica molecular surge en 1957 con los trabajos pioneros de Alder y Weimrecht. A diferencia del Monte Carlo, esto es la clave de las dos técnicas: en dinámica molecular sí se sigue el movimiento real de las partículas. Primero se calculan las fuerzas derivadas del potencial que estamos considerando; lo conté también durante un ratito, se aplica la segunda ley de Newton para obtener las aceleraciones y se integran las ecuaciones del movimiento con esas aceleraciones con un paso de tiempo pequeñito para ir actualizando posiciones, vibraciones, etcétera, velocidades de todas las partículas. Eso es la dinámica molecular en ocho frases. Bueno, pues en 1985, han pasado 40 años desde las primeras simulaciones de dinámica molecular, Carr y Parrinello dieron un salto enorme a esto de la simulación por ordenador al unir la dinámica molecular con la…
Juan Carlos Gil explica las ventajas de la Dinámica Molecular Avinicio (AIMD) sobre los métodos tradicionales de simulación, destacando su fidelidad cuántica a pesar del alto coste computacional.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #4 · Palabras #2dinámica molecular avinicio aimdfidelidad cuántica en materia condensadacoste computacional simulación monte carlotécnica aimd carr parrinnellomonte carlo polielectrolitos 500 partículassimulación dinámica molecular vinicio décadasestaciones de trabajo década 1980simulación materia condensada 2018red neuronal profunda imita dftcarr y parrinello simulación cuántica…40 años desde las primeras simulaciones de dinámica molecular, Carr y Parrinello dieron un salto enorme a esto de la simulación por ordenador al unir la dinámica molecular con la mecánica cuántica. Crearon lo que se llama Dinámica Molecular Avinicio, A-I. -M-D, donde las fuerzas ya no vienen de un potencial artificial que hay que parametrizar, sino de resolver cuánticamente las nubes de electrones del sistema en cada paso de la simulación En particular, el método este de Cariparrinello usa la teoría del funcional de la densidad DFT, que es uno de los culpables habituales en teoría cuántica Con AIMD podemos, por tanto, simular la materia condensada con fidelidad cuántica, si se quiere, pero con un coste computacional desorbitado Entre mil y cien mil veces más que una simulación equivalente por Monte Carlo o por dinámica molecular Yo empecé la tesis en 1987 y por supuesto en mi grupo conocimos rápidamente los trabajos de Carr y Parrinello Pero su técnica estaba total, absoluta y demencialmente fuera de nuestro alcance En mi tesis hice Monte Carlo de polielectrolitos e iones con unas 500 partículas aproximadamente y cada simulación me llevaba un par de días en las estaciones de trabajo a las que teníamos acceso en la época. Si hubiese, un par de días, una simulación, si hubiese intentando hacer aquello por dinámica molecular a Vinicio me habría llevado mil o cien mil veces más, es decir, cada simulación décadas, decenas de años y entonces estaría todavía empezando mi tesis, en fin, sería muy práctico. Bueno, pues recientemente, y pasan ahora otros 40 años, en 2018 se ha producido una nueva revolución en esto de la simulación por ordenador de materia condensada. Zank, Carr, el mismo Carr de antes, el de Carr y Parrinello, y otros autores mostraron que podemos entrenar una red neuronal profunda para imitar la superficie de energía real cuántica dada por la DFT en lugar de tener que calcular la DFT completa en cada paso de la simulación. Vamos, yo me quedé de piedra, ultra ingenioso, así nace. La dinámica molecular con potencial profundo, TPMD, que combina las mejores cosas de ambos mundos: la precisión cuántica por una parte y la velocidad de la dinámica molecular clásica. Solo tienes que consultar la red profunda en cada paso de la simulación…
Juan Carlos Gil explica por qué considera importante el artículo que están discutiendo, destacando un método metodológico innovador para explorar estructuras de materia condensada.
Habla: Juan Carlos GilSignificado #8 · Palabras #9algoritmo evolutivo materia condensadadinámica molecular potencial profundoenvolvente convexa energía de densidadfunción de huella dactilar aprendizaje automático…pero argumentan que precisamente en la zona alrededor de su hielo L, bueno pues los tres funcionales dan cosas bastante parecidas, así que su diagnóstico es que el hielo L es un candidato prometedor a un nuevo polimorfo estable del hielo. Voy concluyendo. ¿Por qué creo yo que es importante lo que cuenta este artículo? Primero, por el fantástico resultado metodológico: han puesto a punto un método de exploración de estructuras de materia condensada que combina un algoritmo evolutivo para generar estructuras, una dinámica molecular con potencial profundo para relajarlas, unos criterios de filtrado por envolvente convexa energía de densidad y una función de huella dactilar, un proceso de aprendizaje automático para reentrenar la red neuronal profunda, todo ello salpimentado con cálculos de la teoría del funcional de la densidad. En fin, no sé si alguien da más, pero es apabullante. Segundo resultado, al aplicar este método al agua, a bajas y medias presiones, han redescubierto todo lo que había por redescubrir. Los hielos reales, los sospechosos, propuestos anteriormente, lo que demuestra que el potencial profundo, hombre, describe la…