Le développement d’une instrumentation dédiée à la nanométrologie et d’étalons spécifiques est un travail difficile pouvant nécessiter plusieurs années de recherche selon la nature de la grandeur à mesurer, les dimensions de l’ « objet » sur laquelle la mesure est effectuée, l’exactitude spatiale requise, et la complexité des phénomènes physico-chimiques susceptibles de générer des interactions parasites entre l’objet et l’instrument de mesure. Avec la disponibilité de moyens de calcul informatisés de plus en plus performants, il devient évident que l’utilisation de logiciels ou codes de modélisation et de simulation doit désormais prendre une place plus importante dans ce travail afin d’accélérer la mise à disposition de l’industrie des moyens métrologiques dont elle a besoin. Dans ce cadre, le spectre des applications possibles des calculs numériques est très vaste et leur niveau actuel de développement permet, par exemple, de caractériser des structures sub-nanométriques ne comportant que quelques atomes ou molécules, des nanomatériaux de tailles micro et nano-métriques, des processus d’interaction entre différents nano-objets, ou encore de simuler le fonctionnenment d’instruments de mesure en vue d’évaluer leurs erreurs systématiques.

L’objectif premier du groupe de travail GT4 sera de recenser les domaines prioritaires dans lesquels la modélisation/simulation apporte ou peut apporter un bénéfice notable pour les développements en nanométrologie, ainsi que les moyens actuellement disponibles (logiciel, codes de calcul, méthodes spécifiques,…) pour mener à bien cette tâche. Il sera alors possible d’identifier d’éventuels besoins complémentaires ou les limitations des moyens disponibles.

Un second objectif sera de réfléchir aux méthodes à l’aide desquelles il est possible d’apporter une valeur métrologique aux résultats des calculs obtenus par voie numérique ou à défaut quelles limites fixer à leur utilisation. Dans un premier temps, le questionnement pourra porter sur la traçabilité des données d’entrée relatives aux propriétés physico-chimiques et la disponibilité de bases de données fiables, sur les méthodes de validation des codes de calcul, ou encore sur les conditions requises lors des comparaisons entre simulation et expérimentation et leur complémentarité.

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