Empleo de simulaciones de dinámica molecular y redes neuronales en el estudio de transiciones orden-desorden en un modelo de esferas

MARÍA VICTORIA URANGA; BALBUENA, CRISTIAN; EZEQUIEL R. SOULÉ

virtual

Simposio; I Simposio de Modelado Multiescala para Biociencias y Nanomateriales en Argentina; 2022

UBA - UNSAM - UTN-FRSR - CONICET

La micro-separación de fases que da lugar a la formación de estructuras periódicas de diferente morfología (cúbicas, hexagonal, lamelar, giroide, etc.), es característica de sistemas anfifílicos como surfactantes o copolimeros en bloque. Recientemente se ha observado la formación de las mismas estructuras en mezclas de esferas con interacciones no direccionales para determinadas combinaciones de interacciones atractivas y repulsivas. El conocimiento de la relación entre las propiedades moleculares, la estructura a escala atómica y el comportamiento nanoscópico de autoensamblado puede proveer una guía para la síntesis de nanopartículas con interacciones específicas que formen diferentes mesofases.En este trabajo se realizaron simulaciones de Dinámica Molecular con el software LAMMPS. Se empleó un modelo de grano grueso que consiste en una mezcla binaria de partículas esféricas A y B, las cuales interactúan a través de un potencial de Stillinger-Weber (SW), un potencial no direccional que produce las estructuras mencionadas. Se caracterizó localmente al sistema y se estudiaron los mecanismos de las transiciones morfológicas que experimenta el modelo. Para ello se trabajó con parámetros estructurales específicos obtenidos empleando el algoritmo TCC (Topological Cluster Classification) y redes neuronales. Paralelamente, se realizó una caracterización dinámica del sistema, permitiendo discriminar las diferentes mesofases encontradas mediante el comportamiento en la movilidad de las partículas.Se observó que con redes neuronales fue posible detectar claramente las mesofases conocidas a lo largo de las transiciones, mientras que con TCC no es posible esa distinciónLos resultados de este trabajo sobre un modelo genérico de NPs esféricas contribuye a delinear el/los mecanismo/s de autoensamblado y formación de mesofases, como así también su caracterización, para poder controlar la formación de una fase objetivo de interés y por ende su funcionalidad.