Los científicos de todo el mundo están interesados ​​en desarrollar nuevos materiales para ayudar a las personas a vivir vidas más sostenibles y saludables. pero la búsqueda para producir estos materiales requiere un conocimiento detallado de las misteriosas estructuras de las moléculas de las que están hechos. Los diseñadores quieren reemplazar el plástico derrochador con compuestos derivados de plantas sostenibles, pero esto puede ser un desafío sin el conocimiento de la estructura molecular de los compuestos vegetales. Una nueva técnica desarrollada en la Universidad de Aalto debería permitir a los investigadores obtener esta información esencial.

Lograr esto, los investigadores combinaron una técnica común de análisis de materiales con inteligencia artificial. La microscopía de fuerza atómica (AFM) utiliza una aguja increíblemente fina para medir el tamaño y la forma de objetos de tamaño nanométrico, y ya se puede utilizar para medir la estructura de planos, moléculas planas en forma de panqueque. Al entrenar un algoritmo de inteligencia artificial en una gran cantidad de datos de AFM, Los científicos ahora pueden identificar moléculas más complejas con interesantes aplicaciones en el mundo real.

El equipo ahora puede tomar imágenes de un solo, Moléculas tridimensionales, con suficiente detalle para que sea posible comprender las diferentes propiedades químicas de diferentes partes de la molécula. El trabajo fue realizado por investigadores de la Universidad de Aalto, dirigido por el profesor de la Academia Peter Liljeroth, y los profesores Adam S. Foster y Juho Kannala; y fue publicado recientemente en la revista Avances de la ciencia .

"El método que los investigadores utilizan actualmente adivina la estructura, simula imágenes AFM y comprueba si la suposición fue correcta. Cuando hay muchas posibilidades, esto es lento y dificil, y al final uno no puede estar seguro de que se hayan pensado todas las estructuras posibles, "explica Peter Liljeroth.

Los investigadores utilizaron una biomolécula bien conocida llamada 1S-alcanfor, que tiene una estructura atómica bien conocida y, como bioproducto de la industria de la madera, es similar a muchas de las moléculas que interesan a otros investigadores de Aalto para producir productos sostenibles. Usando una combinación de aprendizaje automático y simulaciones AFM, El equipo del profesor Foster desarrolló un sistema de aprendizaje profundo que combina un conjunto de imágenes AFM con su estructura molecular. Primero, el sistema de aprendizaje automático se probó en datos AFM simulados, analizar varias moléculas con geometrías planas y no planas. Para probar que funcionó, Se utilizaron datos experimentales con resultados emocionantes:la IA pudo interpretar de manera confiable y rápida imágenes AFM de moléculas complejas en 3-D y decir cuáles serían sus propiedades químicas.

Benjamin Alldritt, el primer autor del artículo explica:"Esta investigación es interesante porque nos brinda nuevas formas de comprender los materiales mediante experimentos actuales. Al combinar el aprendizaje automático con AFM, podemos entender imágenes de estructuras 3-D que antes no podíamos. Adicionalmente, este nuevo método es más rápido que los métodos ya existentes para determinar cómo se asienta la molécula en la superficie, y es más rápido y confiable que los expertos humanos para esta tarea ".