Las aplicaciones potenciales para superficies de carbono hechas a medida son amplias e incluyen revestimientos protectores, piezas de automóvil, recubrimientos biomédicos y biosensores. Sin embargo, para que estos desarrollos se materialicen, Todavía se necesita un conocimiento detallado a nivel atómico sobre cómo se estructuran las superficies de carbono y cómo se pueden modificar.

Gracias al desarrollo de un nuevo modelo computacional, El investigador postdoctoral Miguel Caro lidera el trabajo en este campo de investigadores de la Universidad Aalto, quienes trabajan en asociación con el profesor Gábor Csányi y el Dr. Volker Deringer de la Universidad de Cambridge.

"Por primera vez, podemos identificar las propiedades químicas de las superficies de carbono y comprender mejor cómo podemos prepararlas para fines específicos, "explica el profesor Tomi Laurila de la Universidad de Aalto.

El entorno local de cada átomo en carbonos amorfos, también llamados carbones de tipo diamante, es ligeramente diferente. Esto significa que el número de átomos vecinos, así como las distancias y ángulos entre ellos, varía, planteando un gran desafío en la búsqueda de personalizar estas superficies.

El nuevo modelo computacional finalmente ha permitido a los investigadores identificar una amplia variedad de entornos atómicos locales y clasificarlos según sus propiedades. El equipo de investigación también ha calculado los distintos grados de fuerza con los que los diferentes grupos (hidrógeno, alcohol (hidroxilo), y oxígeno — se adherirá a los sitios de la superficie. Algunos bonos son naturalmente, más fuerte que otros. Debido a que se puede incorporar nueva información sobre las estructuras de la superficie para 'reentrenar' y mejorar el modelo, las propiedades de superficies aún desconocidas se pueden predecir basándose en resultados anteriores.

"A través de cálculos, Ahora podemos no solo explorar cómo se ven las superficies de los materiales a nivel atómico, sino también ver cómo interactúan con otras sustancias bajo análisis, así como comprender los tipos de grupos químicos que se forman en estas superficies debido a esta interacción. También estamos investigando qué tipo de superficies se necesitan para optimizar la interacción con moléculas que nos gustaría poder detectar, como el peróxido de hidrógeno, "explica Laurila.

En otras palabras, Estos modelos de simulación basados ​​en la teoría funcional de la densidad y el aprendizaje automático nos dicen qué tipos de estructuras se pueden desarrollar y cómo se pueden optimizar esas estructuras para aplicaciones específicas.

"En el futuro podremos producir superficies de carbono a medida, por ejemplo, para sensores médicos, que podría usarse para monitorear la concentración de un medicamento en particular en la sangre de un paciente en tiempo real. El seguimiento de los cambios en los biomarcadores específicos de los pacientes puede ser la clave para mejorar los tratamientos terapéuticos que se utilizan actualmente. o ayúdenos a identificar el riesgo de brotes de muchas enfermedades comunes antes que nunca, "Dice Laurila.

El estudio fue publicado hoy en Química de Materiales.