Mathematisches Werkzeug hilft, Quantenmaterialien rascher zu berechnen
Intelligente mathematische Werkzeuge für die Simulation von Spin-Systemen reduzieren die benötigte Rechenzeit auf Supercomputern. Einige der schnellsten Supercomputer der Welt (hier JUWELS) stehen aktuell im Forschungszentrum Jülich.
© Forschungszentrum Jülich/Sascha Kreklau
Viele Quantenmaterialien lassen sich bislang kaum rechnerisch simulieren, weil die benötigte Rechenzeit zu groß wäre. Nun hat eine gemeinsame Forschergruppe an der Freien Universität Berlin und am Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB) einen Weg aufgezeigt, wie sich die Rechenzeiten deutlich verkürzen lassen. Dies könnte die Entwicklung von Materialien für künftige energieeffiziente IT-Technologie beschleunigen.
Weltweit arbeiten Supercomputer rund um die Uhr für die Forschung. Auch neuartige Materialien lassen sich im Prinzip im Computer simulieren, um ihre magnetischen oder thermischen Eigenschaften und Phasenübergänge zu berechnen. Der Goldstandard für solche Modellierungen ist die sogenannte Quanten-Monte-Carlo-Methode.
Welle-Teilchen-Dualismus erschwert die Modellierung
Doch die hat ein intrinsisches Problem: Aufgrund des quantenphysikalischen Welle-Teilchen-Dualismus besitzt jedes Teilchen im Festkörperverbund nicht nur Teilcheneigenschaften wie Masse und Impuls, sondern auch Welleneigenschaften wie eine Phase. Durch Interferenz überlagern sich die „Wellen“, sie können sich so lokal entweder verstärken (addieren) oder auslöschen (subtrahieren). Die Berechnungen werden dadurch ausgesprochen komplex. Dies wird als Vorzeichen-Problem der Quanten-Monte-Carlo-Methode bezeichnet.
Perspektivwechsel lohnt
„Jeden Tag kostet die Berechnung von Quantenmaterialien rund eine Millionen Stunden CPU an Großrechnern“, sagt Prof. Dr. Jens Eisert, der die gemeinsame Forschergruppe an der Freien Universität Berlin und HZB leitet. „Dies ist ein sehr erheblicher Anteil der überhaupt zur Verfügung stehenden Rechenzeit.“ Zusammen mit seinem Team hat der theoretische Physiker nun ein mathematisches Verfahren entwickelt, mithilfe dessen das Vorzeichenproblem soweit möglich verringert werden kann. „Wir zeigen, dass sich Festkörpersysteme aus sehr unterschiedlichen Perspektiven betrachten lassen. Und je nach Perspektive spielt das Vorzeichenproblem eine unterschiedlich große Rolle. Es geht dann darum, das Festkörpersystem so anzupacken, dass das Vorzeichenproblem minimal wird“, erklärt Dominik Hangleiter, Erstautor der Studie, die nun in Science Advances erschienen ist.
Anwendung auf Spin-Systeme
Für einfache Festkörpersysteme mit Spins, die sogenannte Heisenberg-Leitern bilden, konnten sie mit diesem Ansatz das Vorzeichenproblem deutlich reduzieren. Das mathematische Werkzeug lässt sich aber auch auf komplexere Spin-Systeme anwenden und verspricht eine raschere Berechnung ihrer Eigenschaften.
„Damit stellen wir eine neue Methode bereit, um gezielt Materialien mit besonderen Spin-Eigenschaften zu entwickeln“, sagt Eisert. Solche Materialien könnten in zukünftigen IT-Technologien Verwendung finden, in denen Daten mit deutlich weniger Energieaufwand verarbeitet und gespeichert werden sollen.
Science Advances 2020: Easing the Monte Carlo sign problem; Dominik Hangleiter, Ingo Roth, Daniel Nagaj, Jens Eisert
Doi: 10.1126/sciadv.abb8341
- Nanosilber als Elektrokatalysator für die CO₂-VerwertungDurch Elektrolyse lässt sich CO2 zu CO reduzieren, einem Ausgangsstoff für weitere chemische Produkte wie beispielsweise Kraftstoffe. Im Rahmen des GreenQUEST-Projekts hat ein internationales Team um den HZB-Chemiker Prashanth Menezes Katalysatorschichten aus Silbernanopartikeln systematisch untersucht und dabei sowohl die Partikelgröße als auch deren Dichte variiert. Die beste Ausbeute wurde mit Nanopartikeln mit Durchmessern von etwa 10 nm erzielt, die locker verteilt waren. Darüber hinaus zeigten sie, wie sich die Wirtschaftlichkeit der elektrochemischen Zelle durch eine zusätzliche chemische Reaktion an der Anode verbessern lässt, indem gleichzeitig wertvolle Ameisensäure, Wasserstoff und CO erzeugt wird.
- BESSY II: Erster Film von Spinwellen im Nano-OszillatorSpin-Hall-Nano-Oszillatoren sind winzige Bauelemente auf Basis von ultradünnen CoFeB-Schichten. Sie wandeln Gleichstrom in Mikrowellensignale um und gelten als Option für eine besonders effiziente drahtlose Kommunikation oder für eine neue Technologie der Datenverarbeitung, die vom Gehirn inspiriert ist. Ein schwedisch-deutsches Team konnte nun an BESSY II zum ersten Mal die Magnetisierungsdynamik im Inneren eines solchen Spin-Hall-Nano-Oszillators abbilden, sozusagen filmen. Dazu nutzten sie die zeitaufgelöste Röntgen-Rastertransmissionsmikroskopie am MAXYMUS-Instrument. Die Abbildungen zeigen Merkmale von Spinwellen, die in den bisherigen indirekten Messverfahren nicht sichtbar waren. Die Studie ist in „Advanced Materials“ veröffentlicht.
- Gemeinsame Power statt doppelter Strukturen:Die Berliner Wissenschaft treibt ihre Forschungsexzellenz durch den Aufbau einer leistungsfähigen, institutionenübergreifend nutzbaren Daten- und KI-Infrastruktur weiter voran. Mit einer am 18. September 2026 unterzeichneten gemeinsamen Vereinbarung ebnen die Berlin University Alliance (BUA), das Helmholtz-Zentrum Berlin (HZB) und das Zuse-Institut Berlin (ZIB) den Weg für ein gemeinsames Data-Science- und KI-Zentrum in Berlin-Dahlem und Adlershof.