La modélisation moléculaire va encore plus loin dans le test informatisé du comportement des matériaux. Grâce à la physique quantique, les scientifiques peuvent maintenant observer et prédire virtuellement, à l'échelle des atomes individuels, brouillant ainsi les frontières entre la physique et la chimie.

La modélisation moléculaire est la nouvelle frontière dans la conception et la découverte de nouveaux matériaux, permettant au processus de devenir considérablement plus rapide et moins cher. Il fait ainsi partie intégrante de la stratégie digitale de Solvay, au même titre que la numérisation des laboratoires et le développement de l'analyse des données.

 

Des expériences complexes mais virtuelles

Nicola-Marzari


L'objectif de la modélisation moléculaire est de mieux comprendre et prédire, par des calculs à l'échelle atomique, les propriétés et la performance des matériaux et dispositifs, nouveaux ou complexes. Bien que le terme englobe un large éventail de techniques numériques, la modélisation moléculaire se concentre globalement sur la compréhension des interactions entre atomes ou groupes d'atomes. 

Pour ce faire, elle créée des simulations de mécaniques quantiques dont la puissance prédictive peut suggérer, accélérer et même substituer des expériences physiques réelles. "Il y a beaucoup de mystère autour de la mécanique quantique, mais c'est en fait très simple", explique Nicola Marzari (photo ci-dessus), directeur du Pôle de recherche national suisse MARVEL (acronyme de Materials' Revolution), un nouveau centre pour la conception informatique et la découverte de nouveaux matériaux à Lausanne.

"Nous pouvons utiliser ces modèles pour prédire la performance électrique d'un transistor ou la dureté d'un morceau de diamant, par exemple, en explorant des possibilités qui n'ont jamais été essayées en laboratoire". 

Nicola Marzari, Swiss National Centre of Competence and Research

Faire progresser la recherche fondamentale

Il s'agit d'un changement de paradigme d’une large portée, qui remplace le coût et le temps requis pour travailler avec des installations physiques par le numérique. Ainsi les simulations mécaniques quantiques sont devenues des outils massivement utilisés pour la découverte scientifique et le progrès technologique. Jean-Yves Delannoy, responsable du Domaine Modélisation chez Solvay, collabore avec différentes universités spécialisées dans la modélisation moléculaire et notamment avec la prestigieuse Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. 

L'objectif est d'élargir l'éventail des aptitudes et des compétences en modélisation au sein du Groupe afin de permettre de comprendre des matériaux de complexité variable et de répondre aux besoins de matériaux et de chimie de demain. "Avec l'EPFL, nous avons la chance de communiquer avec différents experts qui peuvent répondre aux projets fondamentaux de Solvay tels que la catalyse ou les électrolytes solides", déclare Delannoy. "Deux exemples parfaits où l'observation du niveau atomique est la clé pour comprendre la performance des matériaux." La modélisation moléculaire est appelée à prendre de plus en plus d'importance dans les projets de recherche de Solvay, ce qui permettra au Groupe de maintenir sa position de leader dans l'innovation chimique et matérielle. 

 

Compréhension (partielle) de la physique quantique

Superionic-Li


Tout a commencé dans les années 1920, lorsque des scientifiques comme Erwin Schrödinger et Werner Heisenberg - tous deux participants aux célèbres Conférences Solvay - ont développé des équations simples pour décrire le comportement ondulatoire de petites particules comme les électrons et révéler comment elles se rassemblent pour former des molécules. Il n'y a qu'un seul piège : ces équations simples sont très difficiles à résoudre.

Voici pourquoi : décrire une vague dans la mer nécessite simplement de connaître sa hauteur en tout point. Décrire les ondes électroniques implique de connaître l'équivalent de cette hauteur, généralement appelée amplitude, en tout point pour chaque combinaison d'électrons dans le système. Si un seul électron peut être dit dans 1 000 positions différentes à l'intérieur d'une petite boîte, nous avons besoin de connaître son amplitude à chaque point, c'est-à-dire 1 000 nombres. Mais s'il y a deux électrons, il faut connaître les 1 000 amplitudes d'un électron pour chacune des 1 000 positions de l'autre. C'est-à-dire, un million de chiffres. "Quand on commence à regarder 26 électrons - le nombre d'électrons dans un atome de fer - il faut connaître 1 078 amplitudes - un nombre si grand qu'il est comparable au nombre d'atomes dans l'univers" explique Nicola Marzari.

Une grande percée dans la résolution de ces équations a eu lieu lorsque les machines ont remplacé les personnes employées pour effectuer les calculs complexes. Ensuite, Walter Kohn, qui a plus tard remporté le prix Nobel, a rendu la mécanique quantique plus facile à calculer grâce à sa théorie de densité-fonctionnelle (DFT), qui a montré qu'il suffit d'utiliser la densité des électrons, plutôt que leurs amplitudes, pour résoudre les équations de la mécanique quantique. Maintenant, la densité des électrons peut être représentée par un nombre, et peu importe que vous ayez 1,26 ou un quadrillion d'électrons. Il est intéressant de noter que les équations DFT impliquent une inconnue, mais les approximations de cette inconnue se sont améliorées au fil des ans et sont maintenant suffisamment précises pour permettre aux chercheurs de prédire comment les atomes se rassemblent en molécules, et quelles sont les propriétés qui en résultent. Ils peuvent prédire la puissance de la batterie de votre téléphone, la couleur d'un métal brillant sur votre montre, ou la force d'un nouvel alliage dans votre voiture.