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    Le rôle crucial des motifs fonctionnels (unités microstructurales qui régissent les fonctions matérielles) dans la recherche sur les matériaux

    Le paradigme commence par les principaux aspects des structures microscopiques et les propriétés des matériaux. Sur la base desquels les motifs fonctionnels régissant les propriétés du matériau peuvent être extraits et les relations quantitatives entre eux peuvent être étudiées, et les résultats pourraient être développés plus avant en tant que «théorie des motifs fonctionnels». Ce dernier devrait être utile comme ligne directrice pour la création de nouveaux matériaux et comme outil de prédiction des propriétés physico-chimiques des matériaux. Crédit :Science China Press

    La méthode traditionnelle d'essais et d'erreurs dans la recherche sur les matériaux ne peut pas répondre à la demande croissante de divers matériaux à haute performance, il est donc extrêmement urgent de développer un nouveau paradigme efficace de la science des matériaux. Une étude dirigée par le Dr Xiao-Ming Jiang et le professeur Guo-Cong Guo (Institut de recherche du Fujian sur la structure de la matière, Académie chinoise des sciences) propose un nouveau paradigme de recherche pour les études sur les matériaux basé sur le concept de "motif fonctionnel".

    Le motif fonctionnel a été défini comme les unités de microstructure critiques (par exemple, les composants constitutifs et les blocs de construction) qui jouent un rôle décisif dans la génération de certaines fonctions matérielles. Ces unités ne pourraient pas être remplacées par d'autres unités de structure sans perdre ou supprimer de manière significative les fonctions concernées. Le paradigme du motif fonctionnel commence par les principaux aspects des structures microscopiques et les propriétés des matériaux. Sur la base de cette compréhension, les motifs fonctionnels régissant les propriétés des matériaux peuvent être extraits et les relations quantitatives entre eux peuvent être étudiées, et les résultats pourraient être développés plus avant en tant que "théorie des motifs fonctionnels". Ce dernier devrait être utile comme ligne directrice pour créer de nouveaux matériaux et comme outil pour prédire les propriétés physicochimiques des matériaux.

    Les propriétés des matériaux sont déterminées par leurs motifs fonctionnels et leur disposition dans les matériaux, ces derniers déterminant les relations quantitatives structure-propriété. La découverte des motifs fonctionnels et de leurs arrangements est cruciale pour comprendre les propriétés des matériaux, et l'exploration des motifs fonctionnels permet la conception rationnelle de nouveaux matériaux avec les propriétés souhaitées.

    En termes d'échelle de longueur des caractéristiques structurelles, la structure matérielle peut être classée en structures macroscopiques, mésoscopiques et microscopiques. Et la structure microscopique des matériaux peut être plausiblement classée en six types :(1) structures cristallines possédant un ordre d'atomes à longue portée, (2) structures magnétiques avec un ordre de moments de spin à longue portée dans les matériaux cristallins, (3) structures apériodiques avec des modulations atomiques organisées à longue portée à partir d'un matériau cristallin, (4) des structures de défauts avec des distributions aléatoires ou non aléatoires à longue portée de défauts atomiques dans des matériaux cristallins, (5) des structures locales représentant des environnements de coordination locale d'atomes dans la plage de plusieurs coordinations coquilles, et (6) structures électroniques représentant les distributions de densité d'électrons dans l'espace réel (ou espace de position) et celles représentant les distributions d'électrons dans l'espace d'impulsion (ou espace k). Cette classification n'est pas trop rigoureuse, alors qu'elle profite aux investigations sur les motifs fonctionnels et les relations structure-propriété. (Les boules roses dans le carré rouge représentent les atomes dans une cellule unitaire répétée ; la flèche noire représente les moments de rotation. Les lignes bleues mettent en évidence les positions relatives des atomes.). Crédit :Science China Press

    Compte tenu de l'importance des structures microscopiques dans le paradigme du motif fonctionnel, il est nécessaire de bien comprendre les structures matérielles. La hiérarchie de la structure matérielle implique des informations traversant plusieurs échelles de longueur et de temps. Jiang X-M et al classent les structures matérielles en structures macroscopiques, mésoscopiques et microscopiques, et classent en outre les structures microscopiques en six types. c'est-à-dire les structures cristallines, magnétiques, apériodiques, défectueuses, locales et électroniques. Pour chaque type de structure microscopique, Jiang X-M et al présentent le rôle des motifs fonctionnels et leurs arrangements dans la détermination des propriétés avec des matériaux fonctionnels représentatifs.

    Jiang X-M et al prennent les matériaux infrarouges (IR) NLO comme exemple pour introduire la stratégie de conception axée sur la fonction de nouveaux matériaux fonctionnels, dans laquelle le rôle des motifs fonctionnels des matériaux est souligné dans la conception des matériaux. Cette stratégie diffère de la stratégie de conception traditionnelle axée sur la structure.

    Jiang X-M et al discutent également du rôle important de l'expérimentation et du calcul à haut débit dans les études de matériaux et des défis liés à l'extraction de motifs fonctionnels à partir d'une énorme quantité de données sur les structures et les propriétés des matériaux. L'apprentissage automatique devrait être utile pour prédire efficacement les propriétés des matériaux et sélectionner les matériaux avec les propriétés souhaitées. Pour la conception de nouveaux matériaux, il est impératif de développer des structures de matériaux et des bases de données de propriétés suffisamment fiables, ainsi que de nouvelles méthodes efficaces pour extraire les motifs fonctionnels et les relations structure-propriété des matériaux à partir de modèles d'apprentissage automatique.

    La recherche a été publiée dans National Science Review . + Explorer plus loin

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