우주는 자연스럽게 무질서해지는 경향이 있으며, 오직 에너지 투입을 통해서만 우리는 이 피할 수 없는 혼돈에 맞서 싸울 수 있습니다. 이 아이디어는 얼음이 녹고, 불이 타고, 물이 끓는 등 일상적인 현상에서 명백히 나타나는 엔트로피 개념으로 요약됩니다. 그러나 "엔트로피" 이론은 이러한 이해에 또 다른 의미를 부여합니다.
이 이론은 Penn State 재료공학과의 Dorothy Pate Enright 교수인 Zikui Liu가 이끄는 팀에 의해 제안되었습니다. 젠트로피의 "Z"는 엔트로피의 "상태의 합"을 의미하는 독일어 용어 "Zustandssumm"에서 유래되었습니다.
Liu는 "젠트로피"는 불교 용어인 "선(Zen)"과 시스템의 본질을 밝히는 데 사용되는 엔트로피의 동음어로 볼 수도 있다고 말했습니다. Liu는 시스템이 주변 환경의 영향을 받을 때 잠재적인 결과를 예측하는 데 도움이 되도록 시스템 내에서 엔트로피가 여러 규모로 어떻게 발생하는지 고려하는 것이 아이디어라고 말했습니다.
Liu와 그의 연구팀은 이 개념에 대한 최신 논문을 발표하여 이 접근 방식이 실험 결과를 예측하고 새로운 강유전성 재료의 보다 효율적인 발견과 설계를 가능하게 하는 방법을 제공할 수 있음을 보여주었습니다. ScriptaMaterialia에 게재된 이 연구는 일부 직관과 풍부한 물리학 지식을 결합하여 고급 재료의 거동을 예측하는 매개변수 없는 접근 방식을 제공합니다.
강유전체는 현재와 개발 중인 다양한 응용 분야에서 가치를 지니게 만드는 독특한 특성을 갖고 있다고 연구원들은 말합니다. 이러한 특성 중 하나는 전기장을 적용하면 역전될 수 있는 자발적인 전기 분극입니다. 이를 통해 초음파부터 잉크젯 프린터, 컴퓨터의 에너지 효율적인 RAM, 스마트폰의 강유전체 구동 자이로스코프에 이르기까지 다양한 기술을 개발할 수 있어 부드러운 비디오와 선명한 사진이 가능해졌습니다.
이러한 기술을 개발하기 위해 연구자들은 이러한 양극화와 그 반전의 동작을 실험적으로 이해해야 합니다. 효율성을 높이기 위해 연구자들은 예측된 결과를 기반으로 실험을 설계하는 경우가 많습니다. 일반적으로 이러한 예측에는 실제 변수와 밀접하게 일치하도록 "피팅 매개변수"라는 조정이 필요하며 이를 결정하는 데 시간과 노력이 필요합니다. 그러나 Zen 엔트로피는 하향식 통계 역학과 상향식 양자 역학을 통합하여 그러한 조정 없이 시스템의 실험적 측정을 예측할 수 있습니다.
Liu는 "물론 결국 실험은 궁극적인 테스트이지만 젠트로피가 가능성의 범위를 크게 좁히는 정량적 예측을 제공할 수 있다는 것을 발견했습니다"라고 말했습니다. "우리는 강유전성 물질을 탐구하기 위해 더 나은 실험을 설계할 수 있으며 연구 노력은 더 빠르게 진행될 것입니다. 이는 시간, 에너지 및 비용을 절약하고 더 효율적으로 만들 수 있음을 의미합니다."
Liu와 그의 팀은 다양한 현상 하에서 다양한 재료의 자기 특성을 예측하기 위해 Zen 엔트로피 이론을 성공적으로 적용했지만 이를 강유전성 재료에 적용하는 방법을 찾는 것은 까다로운 문제였습니다. 이번 연구에서 연구진은 티탄산 납을 중심으로 젠(Zen) 엔트로피 이론을 강유전성 물질에 적용하는 방법을 찾았다고 보고했다. 모든 강유전성 물질과 마찬가지로 티탄산 납은 외부 전기장, 온도 변화 또는 기계적 응력이 가해질 때 반전될 수 있는 전기 극성을 가지고 있습니다.
전기장이 전기 분극을 반전시키면 시스템은 한 방향의 질서에서 무질서로 바뀌고, 시스템이 새로운 방향으로 안정되면 다시 질서로 돌아갑니다. 그러나 이러한 강유전성은 각 강유전성 물질 고유의 임계 온도 이하에서만 발생합니다. 이 온도 이상에서는 강유전성(분극을 역전시키는 능력)이 사라지고 초유전성(분극 능력)이 나타납니다. 이러한 변화를 위상 변화라고 합니다. 이러한 온도를 측정하면 다양한 실험 결과에 대한 핵심 정보가 드러날 수 있다고 Liu는 말했습니다. 그러나 실험 전에 상전이를 예측하는 것은 거의 불가능합니다.
Liu는 “실험 전에 강유전성 물질의 자유 에너지와 상전이를 정확하게 예측할 수 있는 이론이나 방법은 없습니다.”라고 말했습니다. "전이 온도에 대한 가장 좋은 예측은 실험의 실제 온도와 100도 이상 달랐습니다."
이러한 차이가 발생하는 이유는 모델의 알 수 없는 불확실성과 피팅 매개변수가 실제 측정에 영향을 미치는 모든 중요한 정보를 고려할 수 없기 때문입니다. 예를 들어, 일반적으로 사용되는 이론 중 하나는 강유전성 및 준전기성의 거시적 특징을 설명하지만 동적 자벽(물질 내에서 서로 다른 분극 특성을 갖는 영역 간의 경계)과 같은 미시적 특징을 고려하지 않습니다. 이러한 구성은 시스템의 구성 요소이며 온도와 전기장의 변화에 따라 크게 변동됩니다.
강유전체에서는 물질의 전기 쌍극자 구성이 분극 방향을 바꿉니다. 연구원들은 Zen 엔트로피를 사용하여 물질에서 세 가지 가능한 구성을 식별하는 것을 포함하여 티탄산납의 상전이를 예측했습니다.
연구자들의 예측은 타당하며 과학 문헌에 보고된 실험적 관찰과 일치합니다. 그들은 공개적으로 이용 가능한 도메인 벽 에너지 데이터를 사용하여 776 켈빈의 전이 온도를 예측했는데, 이는 관찰된 실험 전이 온도 763 켈빈과 잘 일치합니다. Liu는 연구팀이 온도의 함수로서 도메인 벽 에너지를 더 잘 예측함으로써 예측된 온도와 관찰된 온도 사이의 격차를 더욱 좁히기 위해 노력하고 있다고 말했습니다.
Liu는 전이 온도를 실제 측정값과 매우 가깝게 예측할 수 있는 능력은 강유전성 물질의 물리적 특성에 대한 귀중한 통찰력을 제공하고 과학자들이 더 나은 실험을 설계하는 데 도움이 될 수 있다고 말했습니다. "이는 기본적으로 실험을 수행하기 전에 물질의 미시적 및 거시적 거동에 대해 직관과 예측 방법을 가질 수 있음을 의미합니다. 실험 전에 결과를 정확하게 예측할 수 있습니다."
이 연구에서 Liu와 함께 작업한 다른 Penn State 연구원으로는 재료 과학 및 공학 연구 교수인 Shunli Shang, 재료 과학 및 공학 연구 교수 Yi Wang, 연구 당시 재료 과학 및 공학 연구원인 Jinglian Du가 있습니다.