Um novo paradigma cultural

Um novo paradigma cultural

Desde o desenvolvimento da escrita, o homem criou recursos para poder catalogar, indexar e logicamente arquivar toda a documentação gerada pela cultura humana. Assim surgiram as primeiras casa de armazenagem de informação, ou BIBLIOTECAS (coleção de livros). Por muitos séculos, desde a construção da notória Biblioteca de Alexandria, o processo permaneceu praticamente inalterado, ressaltando é claro, a invenção da imprensa por Gutenberg em 1440. Assim, até hoje, as BIBLIOTECAS são as concentradoras do conhecimento produzido por toda a humanidade. Todavia estamos passando por uma nova revolução, só comparável com a invenção ocidental de imprensa. As mídias digitais produzidas em dispositivos como Discos Lasers (CD’s), magnéticos (HD’s), estado sólido (SSD), e mesmo virtualmente (armazenamento “em nuvem”) alteraram a concepção de biblioteca como um LOCAL, passando a pertencer a qualquer um com acesso a Ampla Teia Mundial de informação (World Wide Web).

Assim, diante desse novo paradigma, fica a pergunta: O que fazer com o antigo modelo de Biblioteca? A resposta imediata é obviamente adaptar este modelo ao novo conceito de não-localidade do conhecimento. Essa é nossa nova proposta de uma BIBLIOTECA aberta a toda a comunidade.

Agora imagine um local que, além dos livros impressos, podemos acessar todo acervo digitalizado? E ainda ter a disposição filmes, música e coleções diversificadas? Assim seria o novo conceito de um lugar para guardar o conhecimento, ao mesmo tempo oferecer a todos os visitantes a oportunidade de apreciar de forma imersiva uma enormidade de informação. Uma BIBLIOTECA viva e dinâmica, aberta à comunidade sempre.

O Acervo impresso

Os livros continuam lá, nas prateleiras. Mas utilizando sistemas modernos de locação, os livros serão acondicionados em armários-arquivos. Uma vez solicitados por quiosques informatizados ou mesmo via web e por aplicativos móveis, os livros seriam coletados pelos bibliotecários nos armários-arquivos, sendo feito a baixa automaticamente. Os livros já estarão esperando por você. Com isso os espaços necessários para o acondicionamento dos livros seriam drasticamentes reduzidos.

Nada muda para o leitor que queira pegar vários livros e se sentar numa mesa nas novas e amplas áreas de leitura. Aliás os livros terão etiquetas de proximidade (RFID) para facilitar sua localização em qualquer ambiente da Biblioteca.

Acervo Digital

As cópias digitais serão acessíveis pelas facilidades de rede da biblioteca na forma de streaming, semelhante aos serviços de vídeo on demand, o que garante a proteção contra pirataria. Os estúdios e salas de leitura terão dispositivos para acesso aos livros com a tecnologia e-ink, que além de consumir menos energia, proporciona uma leitura mais natural.

Veja, ouça, sinta

Além dos livros, a biblioteca contará com acervos audiovisuais. O usuário contará com filmes e músicas de diversos gêneros e épocas. Nas salas de multimeios haverão sessões temáticas de obras importantes do cinema, programas educativos e conferências via satélite. Nas salas de leitura, grandes monitores e poltronas com fones de ouvido serão disponíveis para o apreciamento individual. Os estúdios terão dispositivos para seleção de música,  também equipados com conectores auriculares.

E por fim, um grande espaço será reservado para exposições itinerante de coleções. A cada mês um tema dará o enfoque a uma exposição convidada. Todo material permitirá interatividade com o público, através de painéis multi-toques, projetores e sistemas de sonorização.

Ambiente cultural

Além do espaço de uso do acervo, haverão ambientes para recreação e alimentação. Uma ampla jogoteca para crianças e adolescentes. Cafeterias com temática filosófica. Banca de revistas e livraria. Lanchonetes e um bazar com material de escritório e papelaria.

Enfim, uma sinergia completa no conhecimento humano, através de uma profunda imersão cultural. Assim é a visão de uma Biblioteca do futuro, cuja missão, além de reservatório da informação, será de difundi-la, atraindo o interesse da sociedade.

Virtudes de um metal ruim

Artigo em destaque: Virtudes de um metal ruim.

2016-04-29

O artigo científico com participação de membros da comunidade brasileira de pesquisa em Materiais em destaque neste mês é: Electronic localization and bad-metallicity in pure and electron-doped troilite: A local-density-approximation plus dynamical-mean-field-theory study of FeS for lithium-ion batteries. Craco, L; Faria, JLB. J. Appl. Phys. 119, 085107 (2016); http://dx.doi.org/10.1063/1.4942843

Virtudes de um metal ruim

Imagem computacional da estrutura cristalina da troilite (FeS) com inserção de íons de lítio. A produção da imagem, que foi elaborada pelo professor Jorge Faria para ilustrar esta matéria, começou com a modelagem da troilite pura. Posteriormente foram feitas análises numéricas por meio de aproximação de densidade local (LDA) utilizando métodos baseados na teoria da densidade funcional (DFT) para obter os parâmetros de rede com diferentes concentrações de lítio e observando a sua posição mais estável na célula unitária.

Por apresentarem uma série de vantagens, baterias recarregáveis de íon-lítio são os dispositivos de armazenamento de energia elétrica mais encontrados nos eletrônicos portáteis (smartphones, tablets, laptops…). Além disso, essas baterias apresentam bom potencial para uso em carros elétricos, entre outras aplicações.

Motivado pela potencialidade dos sulfetos de ferro (FeS) para uso em eletrodos de baterias recarregáveis de íon-lítio de próxima geração, Luis Craco, professor do Instituto de Física da Universidade Federal de Mato Grosso (IF-UFMT), empreendeu, junto a seu colega Jorge Luiz Brito de Faria, um estudo teórico sobre o comportamento da troilite (uma fase do sulfeto de ferro que é isolante a temperatura e pressão ambiente) dopada com íons de lítio.

No estudo, Craco e seu colaborador buscaram compreender o que acontecia na troilite depois da dopagem eletrônica – um procedimento que pode transformar um isolante em semicondutor ou em metal ruim por meio da inserção de átomos (no caso, íons de lítio) que promovem uma reorganização na estrutura do material, introduzindo elétrons nela.

Cluster de alta performance computacional do IF-UFMT: a possibilidade de processamentos paralelos encurtou o tempo necessário para fazer os cálculos.

O trabalho começou com uma série de cálculos de primeiros princípios baseados na teoria da densidade funcional (DFT) realizados pelo autor Jorge Faria. Esses cálculos utilizam dados de estrutura cristalina obtidos experimentalmente. A seguir, Luis Craco efetuou um estudo detalhado, mediante cálculos baseados na teoria de campo médio dinâmico (DMFT), do efeito das correlações eletrônicas entre elétrons em diferentes orbitais (regiões em volta do núcleo de um átomo nas quais um elétron tem chance de estar presente). Nessas correlações, uma mudança experimentada por um elétron de um orbital provoca uma mudança relacionada em outro elétron de outro orbital. Elétrons correlacionados atuam coordenadamente, apesar de estarem espacialmente separados. “Cabe lembrar que a descrição teórica introduzida neste trabalho é totalmente nova no contexto da troilite e seus derivados, bem como em outros compostos contendo o ferro e o enxofre como elementos constituintes básicos”, diz Luis Craco.

Em artigo recentemente publicado no Journal of Applied Physics, os professores da UFMT reportaram uma descrição das propriedades eletrônicas e de transporte na troilite dopada e mostraram que o material apresenta comportamentos não-convencionais. De fato, apesar de que o sulfeto de ferro se mantem isolante inclusive tendo altas concentrações de lítio, as simulações computacionais da dupla mostraram que nele emergem estados metálicos após alta dopagem eletrônica. Nesse estado próximo à transição isolante – metal, o material pode ser classificado como isolante de Mott. Além disso, os autores constataram que os estados metálicos emergiam apenas em determinados orbitais atómicos, o que constitui um comportamento de “metal ruim’; ou seja, um comportamento diferente daquele que se espera de um metal dentro de teorias consolidadas na Física.

Ser um metal ruim, contudo, não implica ser banido do universo das aplicações. Muito pelo contrário, de acordo com o artigo, o comportamento incoerente dos elétrons no sulfeto de ferro dopado pode ser aproveitado para chegar a efeitos ópticos e de transporte não convencionais sem sair da temperatura e pressão ambiente.

“Este trabalho faz parte de um esforço continuado envolvendo vários pesquisadores no Brasil e no exterior, o qual tem por objetivo demonstrar claramente que sistemas com elétrons correlacionados representam uma classe importante de materiais para aplicações tecnológicas variadas”, comenta o professor Craco.

“Agora nós esperamos que a comunidade científica, relacionada à física de sistemas de elétrons correlacionados e/ou física de materiais, por exemplo, tome conhecimento do nosso estudo e resultados, e possa num futuro próximo corroborar a nossa descrição teórica das propriedades eletrônicas e de transporte não convencional na troilite dopada com elétrons, consolidando assim a relevância do nosso estudo para futuras aplicações da troilite e seus derivados no armazenamento de energia renovável ou na geração de novas fases eletrônicas não convencionais tipo não-líquidos de Fermi com grande apelo cientifico e tecnológico contemporâneo”, conclui Craco.

A pesquisa contou com financiamento do CNPq.

Extracting data from a PES scan with gaussian

Extracting data from a PES scan with gaussian

There are a few reasons to like gaussian, and many reasons not to. Gaussian is fast, and their whitepapers are great resources for learning computational techniques.

Without going into discussions about the commercial behaviour of Wavefunction inc., the things I don't like about gaussian is the clunky input format (nwchem has a much more readable syntax), the inscrutable error messages, and the unreadable output. Well, it's not unreadable in a literal sense, but it could certainly be clearer. On the other hand, I've having issues with running some of my PES scans in nwchem -- and I can't find a solution (more about that in a later post)

Anyway, here's a python script for extracting optimized structures and energies from a relaxed PES scan in Gaussian 09.

First, an example of a simple scan:

%nprocshared=2
%Chk=methanol.chk
#P rB3LYP/6-31g 6D 10F Opt=(modredundant) NoSymm  Punch=(MO) Pop=() 

methanol

0 1 ! charge and multiplicity
 C     0.0351714     0.00548884     0.0351714
 H     -0.617781     -0.634073     0.667983
 H     0.667983     -0.634073     -0.617781
 H     -0.605139     0.646470     -0.605139
 O     0.839603     0.818768     0.839603
 H     1.38912     0.201564     1.38912

 1 5 S 10 0.1

And here's the script, pes_parse_g09:

#!/usr/bin/python
import sys

def getrawdata(infile):
        f=open(infile,'r')
        opt=0
        geo=0
        struct=[]
        structure=[]
        energies=[]
        energy=[]
        for line in f:
                
                if opt==1 and geo==1 and not ("---" in line):
                        structure+=[line.rstrip()]
                
                if 'Coordinates (Angstroms)' in line:
                        if opt==0:
                                opt=1
                                structure=[]
                        
                if opt==1 and "--------------------------" in line:
                        if geo==0:
                                geo=1
                        elif geo==1:
                                geo=0
                                opt=0
                if 'SCF Done' in line:
                        energy=filter(None,line.rstrip('\n').split(' '))
                if      'Optimization completed' in line and (opt==0 and geo==0):
                        energies+=[float(energy[4])]
                        opt=0
                        geo=0
                        struct+=[structure]
                        structure=[]
        
        return struct, energies

def periodictable(elementnumber):
        ptable={1:'H',2:'He',\
        3:'Li', 4:'Be',5:'B',6:'C',7:'N',8:'O',9:'F',10:'Ne',\
        11:'Na',12:'Mg',13:'Al',14:'Si',15:'P',16:'S',17:'Cl',18:'Ar',\
        19:'K',20:'Ca',\
        21:'Sc',22:'Ti',23:'V',24:'Cr',25:'Mn',26:'Fe',27:'Co',28:'Ni',29:'Cu',30:'Zn',\
        31:'Ga',32:'Ge',33:'As',34:'Se',35:'Br',36:'Kr',\
        37:'Rb',38:'Sr',\
        39:'Y',40:'Zr',41:'Nb',42:'Mo',43:'Tc',44:'Ru',45:'Rh',46:'Pd',47:'Ag',48:'Cd',\
        49:'In',50:'Sn',51:'Sb',52:'Te',53:'I',54:'Xe',\
        55:'Cs',56:'Ba',\
        57:'La',58:'Ce',59:'Pr',60:'Nd',61:'Pm',62:'Sm',63:'Eu',64:'Gd',65:'Tb',66:'Dy',67:'Ho',68:'Er',69:'Tm',70:'Yb',71:'Lu',\
        72:'Hf', 73:'Ta', 74:'W',75:'Re', 76:'Os', 77:'Ir',78:'Pt', 79:'Au', 80:'Hg',\
        81:'Tl', 82:'Pb', 83:'Bi',84:'Po',85:'At',86:'Rn',\
        87:'Fr',88:'Ra',\
        89:'Ac',90:'Th',91:'Pa',92:'U',93:'Np',94:'Pu',95:'Am',96:'Cm',97:'Bk',98:'Cf',99:'Es',100:'Fm',101:'Md',102:'No',\
        103:'Lr',104:'Rf',105:'Db',106:'Sg',107:'Bh',108:'Hs',109:'Mt',110:'Ds',111:'Rg',112:'Cn',\
        113:'Uut',114:'Fl',115:'Uup',116:'Lv',117:'Uus',118:'Uuo'}
        element=ptable[elementnumber]
        return element

def genxyzstring(coords,elementnumber):
        x_str='%10.5f'% coords[0]
        y_str='%10.5f'% coords[1]
        z_str='%10.5f'% coords[2]
        element=periodictable(int(elementnumber))
        xyz_string=element+(3-len(element))*' '+10*' '+\
        (8-len(x_str))*' '+x_str+10*' '+(8-len(y_str))*' '+y_str+10*' '+(8-len(z_str))*' '+z_str+'\n'
 
        return xyz_string

def getstructures(rawdata):
        
        n=0
        for structure in rawdata:
                
                n=n+1
                num="%03d" % (n,)
                g=open('structure_'+num+'.xyz','w')
                itson=False
                cartesian=[]
                        
                for item in structure:
                        
                        coords=filter(None,item.split(' '))
                        coordinates=[float(coords[3]),float(coords[4]),float(coords[5])]
                        element=coords[1]
                        cartesian+=[genxyzstring(coordinates,element)]
                g.write(str(len(cartesian))+'\n')
                g.write('Structure '+str(n)+'\n')
                for line in cartesian:
                        g.write(line)
                g.close()
                cartesian=[]
        return 0
        
if __name__ == "__main__":
        infile=sys.argv[1]
        rawdata,energies=getrawdata(infile)
        structures=getstructures(rawdata)
        g=open('energies.dat','w')
        for n in range(0,len(energies)):
                g.write(str(n)+'\t'+str(energies[n])+'\n')
        g.close()

And here's what we get from the output:

g09 methanol.in |tee methanol.out
pes_parse_g09 methanol.log
cat structure* > meoh_traj.xyz

And here's a plot of energies.dat: