Los materiales funcionales híbridos combinan componentes orgánicos e inorgánicos y tienen muchas propiedades ventajosas. Se utilizan comúnmente en tecnologías emergentes, como dispositivos electrónicos novedosos y soluciones de energía verde. Controlar las propiedades de estos materiales requiere un conocimiento detallado de su estructura atómica, en particular, la configuración de adsorbatos moleculares en la interfase híbrida orgánico-inorgánica. Identificar la estructura de adsorbatos no planos voluminosos es a menudo inalcanzable, incluso con las herramientas más modernas. Interpretar la estructura de moléculas voluminosas a partir de imágenes de microscopía de fuerza atómica (AFM) es un desafío, y encontrar las estructuras estables usando simulaciones de mecánica cuántica es computacionalmente intratable con métodos convencionales. En un trabajo reciente de Jari Järvi, Benjamin Alldritt, Ondřej Krejčí, Milica Todorović, Peter Liljeroth y Patrick Rinke, Se desarrolló un nuevo método interdisciplinario para identificar adsorbatos voluminosos combinando la búsqueda de estructuras de inteligencia artificial con simulaciones y experimentos de AFM.

En este nuevo enfoque, las estructuras del modelo estable se identifican primero utilizando la herramienta de inteligencia artificial Bayesian Optimization Structure Search (BOSS), que fue desarrollado recientemente en CEST. Las mejores estructuras candidatas se escanean en pilas de imágenes utilizando simulaciones AFM con diferentes alturas de la punta del microscopio. Las estructuras del modelo se correlacionan con los experimentos comparando las características de la imagen en las pilas de imágenes AFM simuladas y experimentales, lo que permite identificar las configuraciones experimentales. En un artículo reciente, J. Järvi y col. han demostrado este método identificando la estructura del (1S) -canfor (una molécula voluminosa típica) en la superficie de Cu (111). Este material ha sido estudiado previamente con AFM, pero inferir la estructura de las imágenes no ha sido concluyente. Usando este enfoque novedoso, identificaron con éxito tres configuraciones distintas de (1S) -canfor en Cu (111) en los experimentos.

El método presentado puede aplicarse a otros problemas de búsqueda de estructuras de adsorción y combinarse con otras técnicas experimentales. El análisis de moléculas individuales es solo el primer paso hacia el estudio de conjuntos moleculares más complejos y, posteriormente, la formación de monocapas. El conocimiento estructural adquirido puede ayudar a optimizar las propiedades funcionales de estos materiales.

El artículo de investigación se publica en Materiales funcionales avanzados .