El video mostrado en Youtube como saben los que lo han visto, tiene muy baja resolución.
He tomado unas imágenes del video, con la idea de mostrar algunas de las nanoestructuras que ahí pueden encontrarse.
El trabajo más reciente que he estado desarrollando es el estudio del C6O.
En este trabajo la idea fué confirmar que al calcular el espectro infrarrojo del C6O, se obtenían los 4 picos reportados en su descubrimiento. Fué así como esa pregunta dió inicio a una serie de preguntas como son:
1.- Cuál es la manera de generar las posiciones cartesianas de un C6O?
2.- Qué programa computacional podría hacer el cálculo y con que teoría?
3.- Cómo confirmar que los resultados obtenidos eran buenos y no simplemente números?
La idea de generar fullerenos y de un algoritmo que lo hiciera posible nació desde hace más de 3 años. En ese tiempo implementé un algoritmo que es capaz de generar fullerenos con simetría Ih. El programa escrito en Fortran es capaz de generar fullerenos que son múltiplos de 60 y 20, por ej.
Múltiplos de C60:
C60, C240, C540, C960……C(i**2 )*60
Múltiplos de C20:
C20, C80, C180, C320….C(i**2)*20
Una vez respondida la pregunta 1, el siguiente paso fué consultar la literatura existente para ver que programas han sido empleados para calcular los modos vibracionales del C60. Encontré que la teoría empleada que mejor concordancia con los experimentos da es DFT (Density Functional Theory). DFT es capaz de dar una desviación pequeña de las frecuencias vibracionales con respecto de las medidas en un espectro infrarrojo experimental.
El programa que implementa ese tipo de teoría es Gaussian. Un programa que ha probado su robustez a lo largo del tiempo y que es empleado mucho por los Químicos.
Una vez teniendo el programa y las coordenadas de la estructura del C60 comenzaron las pruebas, es decir, el aprendizaje del programa en sí. El tiempo necesitado fué mucho y encontré que la optimización de la estructura inicial se llevaba mucho tiempo computacional.
Surgieron nuevas preguntas: Como hacer que el tiempo de cómputo disminuyerá?
En ese momento descubrí que Gaussian es capaz de reconocer la simetría de la estructura y que al reconocerla, es capaz de disminuir el tiempo de cómputo.
Al lograr que Gaussian reconociera la simetría, el tiempo de cómputo en la etapa de optimización bajó de 17 hrs a 1 hr!
Una vez optimizado el C60, calculé la estructura el espectro IR y encontre 4 picos, los cuales coincidían con los reportados hace más de 10 años.
Si quieren revisar el trabajo que les he contado bajen el artículo aquí:
http://www.cienciauanl.uanl.mx/numeros/10-3/c60metododft.pdf
Publicado en agosto del 2007.
Hoy inicio este nuevo blog con la idea de compartir algunas de mis experiencias personales haciendo lo que más me gusta: Raytracing y cálculos computacionales.
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