Titanを使って液晶の複雑さを解明

Tiffany Trader

私たちに身近な液晶ディスプレイ(LCD)は、生活における多様な画面にイメージをもたらすために、液晶の光特性に依存している。PCのディスプレイ、テレビ、看板など、LCDは現代生活に必要不可欠である。

液晶ディスプレイは、薄くて堅牢なハイテク・フィルムを必要としている。問題は、これらのフィルムは、ディウェッティング(diwetting)と呼ばれるプロセスで、低エネルギーの領域に変質し、フィルムを構成する液晶「メソゲン(mesogen)」と経時的に分解することである。最終的には、フィルムが壊れる。

OLCFウェブサイトで報告したように、より良く、このプロセスの仕組みを理解するために、最近オークリッジ国立研究所の科学者チームは、実験室のTitanスーパーコンピュータの18,688個のCPUとGPUを使った。

ハイテク・フィルムの重要な用途のいくつかは、あまりにも早く溶解する錠剤を保護する、腐食から金属を守り、ハードドライブ上の摩擦を減少させることを含む。硬質および軟質両方の要素を持つ高分子 フィルムは液晶を使用して製造されるときに、革新的可能性が限界を超える。

硬質セグメントは、電流、磁界、周囲光、温度および多くとの相互作用をサポートする。これは21世紀のフラット・パネル・ディスプレイ材料の広い普及率につながっている。研究者たちは、積極的にナノ・スケールのコーティング、光学および光起電装置、バイオセンサー、およびその他の革新的なアプリケーション用の液晶薄膜の利用を拡大しようとしているが、割れやすさが進展を窮地に立たさている。より密接にディウェッティング・プロセスを研究することによって、科学者はフィルムのより良い生産のための道を開いている。

数十年の間、一般的な理論は、 2通りのメカニズムがディウェッティングを説明し得ると判示しており、これら2つのメカニズムが相互に排他的だった。その後、約10年前の実験では、これら２つのメカニズムがオークリッジ国立研究所（ ORNL ）の博士研究員Trung Nguyen 氏が説明しているように、多くの場合、共存することを示した。 当時ORNL現在Intelで働いている、W. Michael Brown氏との共同研究プロジェクトにおいて、Nguyen氏は、固体の上に薄膜で形成破裂の初期段階を詳細に調べるために、ORNLのTitanスーパーコンピュータを使って、大規模な分子動力学シミュレーションを実行した基板。成果は2014年3月21日、王立化学協会Nanoscale論文誌の印刷版でカバーストーリーとして掲載された。

Nguyen氏によると、「本研究では、薄膜中のディウェッティングの仕組みについて幾分論争する議論を検討し、ました。」

ディウェッティングの原因であると考えられて2つのメカニズムが熱核、熱媒介原因、およびスピノーダル・ディウェッティング、運動誘発性の原因となっている。理論モデルは、1つ以上の他のその初期厚さに応じて、薄膜をディウェッティングに関与するであろうと十年前に仮定した。熱核形成が厚いフィルムと薄いフィルムでのスピノーダル・ディウェッより一般的でより顕著であり、シミュレーションによると、 一つのメカニズムがフィルムの厚さに応じて支配的であり、二つのメカニズムは共存しないことを検証した。

破裂のための原動力は、より低いエネルギー状態を回復するために動こうとする液晶分子である。まだ研究段階にあるが、それはこの知見は、エネルギー生産、生化学的検出、機械潤滑のような用途のために薄膜を用いる技術革新を高められると考えられる。研究はオークリッジのリーダーシップコンピューティング施設で時間をスーパーコンピューティングの2013 Titan早期科学プログラムの配置によって促進された。Nguyen氏のチームは、高速化アプリケーションの準備スケールでのGPU を活用できるコードのためのカッティングエッジなリソースへの早期アクセスを提供する ORNLのセンターのCAAR プログラムで行ってきた。 CAARプログラムの下で、共同研究者のBrown氏は多数のGPUを活用するためにLAMMPS分子動力学コードを改良した。。

Titanは、世界で二位、合衆国で一位のスーパーコンピューターであり、27ペタフロップスの最大理論演算速度と17.59ペタフロップスのLINPACK実測値を持っている。TitanのCray XK7システムは、従来の16コアAMD Opteron CPUに加えて、NVIDIAのTesla K20 GPUを併用してハイブリッド•アーキテクチャを利用する最初の主要なスーパーコンピューティングシステムである。

研究者は1800万コア時間を利用し、Titanの4900ノードまで活用し、マイクロメートルの長さと幅の基板上の2600万メソゲンをシミュレーションした。研究は、 3ヶ月続いたが、タイタンのGPUのアクセラレーションなしでは約2年かかったであろう。

例えば、 CrayのXE6 – 高速化が同等のCPUのみのアーキテクチャと比較して7倍になるように、 「我々は、 GPUアクセラレーションでLAMMPSを使用しています。誰かが、GPUなしにシミュレーションを再実行したい場合、彼らは7倍遅くなるでしょう。 」とNguyen氏は説明した。 「ディウェッティングの問題は、我々は両方の微視的および巨視的に、液晶薄膜のディウェット起源の複雑性を捕捉するために大きなシステムを使用する必要があるために、タイタンを使用するための優れた候補です。 」

これは実験的な長さと時間スケールも分子が拡散させ、分子レベルでの駆動力にディウェッティングプロセスを関連付ける液晶薄膜をシミュレートするために最初の研究である。

Nanoscale紙の論文共著者は、シミュレーションモデルに取り組んだ博士研究員 Jan-Michael Carrillo 氏、および分析•可視化作業のためのソフトウェアを開発し、計算科学者Michael Matheson氏である。