Les cristaux sont omniprésents :la plupart des métaux, par exemple, sont cristallins. Connus pour l'organisation presque parfaite de leurs atomes, les cristaux contiennent néanmoins toujours des imperfections, qui sont appelés défauts. La concentration et la morphologie des défauts dans un solide cristallin ont une influence directe sur les propriétés du matériau. L'amélioration de la compréhension des défauts cristallins et de leur évolution permettra donc de prévoir plus facilement les changements d'évolution des matériaux dans le temps. La compréhension de ces changements est particulièrement cruciale pour assurer la conception optimale des installations soumises à des conditions environnementales sévères telles que l'irradiation.

Dans la science des matériaux moderne, les chercheurs simulent l'apparition et l'évolution de défauts dans les solides cristallins à l'aide de simulations informatiques à très grande échelle. Cependant, l'immense flux de données généré rend l'analyse des expériences de simulation numérique un processus extrêmement complexe. Chercheurs du CEA, dont les résultats des travaux ont été récemment publiés dans Communication Nature , proposer une nouvelle approche qui peut être appliquée universellement pour surmonter cette difficulté. Cette nouvelle approche est la première méthode applicable à tous les matériaux à structure cristalline. Fournir une visualisation continue d'un défaut et de son environnement atomique, cela facilite la description de processus physiques complexes tels que la migration de défauts sous irradiation.

Les chercheurs, de la Direction de l'énergie nucléaire et de la Direction des applications militaires du CEA, ont utilisé des méthodes d'intelligence artificielle pour développer un algorithme qui décrit les distorsions dans l'environnement atomique local causées par des défauts dans le matériau. Ce score de distorsion facilite la localisation automatique des défauts et permet une description « stratifiée » des défauts qui peut être utilisée pour distinguer des zones avec différents niveaux de distorsion au sein de la structure cristalline.

Les résultats de cette étude ouvrent de nombreuses possibilités passionnantes de développement futur dans l'ensemble de la communauté des sciences des matériaux. Ces outils de simulation peuvent être utilisés pour automatiser l'analyse d'énormes ensembles de données, tels que ceux générés à la suite de techniques expérimentales telles que la tomographie par sonde atomique, microscopie électronique à transmission et rayonnement synchrotron, méthodes déjà utilisées pour sonder les mystères de la matière. Ces développements peuvent également être appliqués dans d'autres domaines, y compris la chimie, biologie et médecine, par exemple, pour détecter les défauts cellulaires caractéristiques du cancer.