{"id":21682,"date":"2024-03-06T09:00:12","date_gmt":"2024-03-06T12:00:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf-wp2027\/?p=21682"},"modified":"2024-03-06T09:02:51","modified_gmt":"2024-03-06T12:02:51","slug":"brasileiro-cria-algoritmo-que-acelera-calculo-de-condutividade-em-nanomateriais","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sbfisica.org.br\/v1\/sbf\/brasileiro-cria-algoritmo-que-acelera-calculo-de-condutividade-em-nanomateriais\/","title":{"rendered":"Brasileiro cria algoritmo que acelera c\u00e1lculo de condutividade em nanomateriais"},"content":{"rendered":"\n

Ap\u00f3s estudar alguns papers, jovem cientista desenvolve algoritmo que somente um ano depois viria a ser descoberto como o mais r\u00e1pido j\u00e1 feito<\/em><\/p>\n\n\n\n

Santiago Gim\u00e9nez de Castro tem 31 anos e uma trajet\u00f3ria acad\u00eamica muito prof\u00edcua. Graduou-se em F\u00edsica pela Universidade de S\u00e3o Paulo (USP), em 2015, tornou-se mestre em Engenharia Espacial pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), em 2019, e se fez Doutor em Engenharia El\u00e9trica na \u00e1rea de fot\u00f4nica na Universidade Presbiteriana Mackenzie, em 2023. E foi na \u00e1rea de computa\u00e7\u00e3o no Mackenzie que ele obteve grande destaque, ao descobrir, meio que por acaso e intui\u00e7\u00e3o, um algoritmo para se calcular a condutividade de nanomateriais de forma muito mais r\u00e1pida que o m\u00e9todo tradicional.<\/p>\n\n\n\n

Ele detalha esse achado no artigo \u201cFast Fourier-Chebyshev Approach to Real-Space Simulations of the Kubo Formula<\/a>\u201d, publicado dia 16 de fevereiro de 2024 no peri\u00f3dico Physical Review Letters (PRL). \u201cSinceramente, foi muito estranho o que ocorreu. Eu desenvolvi esse algoritmo nas primeiras semanas que trabalhei com esses m\u00e9todos. Mas eu n\u00e3o sabia comparar o desempenho dos diferentes m\u00e9todos ainda. Tamb\u00e9m n\u00e3o conhecia todas as abordagens utilizadas, e n\u00e3o tinha como saber se n\u00e3o havia alguma mais eficiente. Um ano depois, fui passar um per\u00edodo de 12 meses na York University (Inglaterra) e, depois de amadurecer bastante no meu conhecimento da \u00e1rea gra\u00e7as aos meus orientadores, eu entendi o que havia feito\u201d, explica o cientista, que iniciou o ano em Barcelona, na Espanha, onde come\u00e7ar\u00e1 o seu p\u00f3s-doutorado no Instituto Catal\u00e3o de Nanoci\u00eancia e Nanotecnologia (ICN2).<\/p>\n\n\n

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Santiago Gim\u00e9nez de Castro inicia neste ano p\u00f3s-doutorado no ICN2 na Espanha<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u201cEu misturei dois papers diferentes e saiu esse m\u00e9todo. Eu n\u00e3o entendia bem os papers porque achava que aquela deveria ser a forma que o algoritmo tinha que ser implementado. N\u00e3o percebia que aquilo na verdade era uma novidade superimportante e acabou sendo uma contribui\u00e7\u00e3o legal\u201d, explica em entrevista ao Boletim da Sociedade Brasileira de F\u00edsica (SBF)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Para se calcular com o KPM a condutividade de um nanomaterial, como o grafeno, por exemplo, cada \u00e1tomo \u00e9 representado como um elemento da diagonal de uma matriz, chamada de Hamiltoniano. Assim, o Hamiltoniano \u00e9 uma matrix de D linhas por D colunas. Em um pequeno material, h\u00e1 milh\u00f5es de \u00e1tomos. O m\u00e9todo utilizado at\u00e9 ent\u00e3o para se chegar \u00e0 condutividade \u00e9 o Kernel Polynomial Method (KPM). Este m\u00e9todo utiliza a matriz hamiltoniana a partir da qual ser\u00e3o constru\u00eddas duas sequ\u00eancias de vetores, a partir do n\u00famero de \u00e1tomos (D) e \u201cM\u201d vetores. Por esse m\u00e9todo tradicional, a condutividade \u00e9 calculada a partir da multiplica\u00e7\u00e3o dessas duas matrizes.<\/p>\n\n\n\n

Nesta \u00e1rea, as propriedades de um nanodispositivo s\u00e3o obtidas a partir da chamada matrix Hamiltoniana do sistema. Os modelos que utilizamos representam cada \u00e1tomo do dispositivo como um elemento da diagonal desta matriz. Sendo assim, o Hamiltoniano \u00e9 uma matriz DxD, onde D \u00e9 o n\u00famero de \u00e1tomos. Para avaliar a condutividade do dispositivo, o Kernel Polynomial Method (KPM) constr\u00f3i duas outras matrizes, D x M em tamanho, onde M \u00e9 um par\u00e2metro que controla a resolu\u00e7\u00e3o. A condutividade obtida a partir da multiplica\u00e7\u00e3o entre estas duas matrizes.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMas elas s\u00e3o ainda muito grandes. Mesmo um pequeno dispositivo h\u00e1 milh\u00f5es de \u00e1tomos, sendo assim D est\u00e1 na ordem do milh\u00e3o e as matrizes do KPM podem chegar a ocupar dezenas de terabytes. A multiplica\u00e7\u00e3o entre elas pode demorar uma infinidade para ser feita. O que eu descobri \u00e9 que d\u00e1 para evitar esse passo\u201d, diz Gim\u00e9nez de Castro. A partir de suas descobertas no in\u00edcio da pesquisa, o cientista buscou usar uma abordagem fundamentada em uma Transformada R\u00e1pida de Fourier (FFT), na qual n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio multiplicar as duas matrizes, mas apenas realizar FFTs em cada uma de suas linhas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cE isso tem um custo enormemente reduzido. Para fazer a multiplica\u00e7\u00e3o entre matrizes precisa D x M2<\/sup> opera\u00e7\u00f5es. E para fazer as FFT s\u00e3o necess\u00e1rias apenas D x M log M opera\u00e7\u00f5es. Como M varia entre mil a 100 mil, voc\u00ea v\u00ea quanto mais r\u00e1pido \u00e9 a FFT: algo na ordem de 10 a mil vezes mais r\u00e1pido. Quanto maior o M, mais r\u00e1pido \u00e9 o meu m\u00e9todo em compara\u00e7\u00e3o \u00e0 abordagem tradicional. A diferen\u00e7a entre os dois aumenta na medida que o M aumenta\u201d, explica o cientista.<\/p>\n\n\n\n

Agora, com seu p\u00f3s-doutorado no ICN2, ele aposta em novas contribui\u00e7\u00f5es para desvendar a natureza de algoritmos. \u201cDigamos que apesar de ser f\u00edsico, a principal contribui\u00e7\u00e3o que dei foi em algoritmos e m\u00e9todos computacionais, uma f\u00edsica matem\u00e1tica. E no ICN2 o pessoal faz a mesma coisa, m\u00e9todos computacionais para a f\u00edsica.\u201d<\/p>\n\n\n\n

(Colaborou Roger Marzochi)<\/strong> <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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