Grandes químicos han descubierto formas de combinar carbono, hidrógeno, oxígeno y nitrógeno en todo tipo de plásticos:envases de alimentos a prueba de fugas, piezas de automóviles resistentes al calor, equipos de protección personal duraderos... la lista es larga.
El verdadero desafío para un científico de materiales en el siglo XXI es encontrar la receta perfecta para hacer polímeros más sustentables y de mayor rendimiento al mismo tiempo, especialmente si solo tienes petroquímicos a mano.
"El petróleo se compone en gran medida de hidrocarburos, esencialmente compuestos de carbono e hidrógeno unidos químicamente que tienen algunas propiedades bastante notables y ventajosas", dijo el científico del Laboratorio Nacional de Energía Renovable (NREL), Brandon Knott.
"Pero los hidrocarburos carecen de heteroátomos como el oxígeno y el nitrógeno, y puede requerir una cantidad significativa de energía para agregarlos cuando se fabrican polímeros que necesitan una funcionalidad más amplia que la que proporcionan los hidrocarburos".
Una buena solución, explicó Knott, es agregar biomasa y desechos ricos en oxígeno y nitrógeno a la lista de ingredientes. Los tallos de maíz, las algas e incluso la basura contienen enlaces químicos adicionales que a menudo brindan a los químicos una mayor flexibilidad para lograr propiedades específicas.
¿Pero encontrar la receta perfecta para lograr sostenibilidad y un rendimiento inigualable?
Una herramienta de aprendizaje automático de NREL, PolyID:Polymer Inverse Design, facilita lograr el equilibrio. Utilizando inteligencia artificial, la herramienta puede predecir las propiedades de los materiales basándose en la estructura molecular. Eso le permite examinar millones de posibles diseños de polímeros para crear una lista corta de candidatos para una aplicación determinada.
La herramienta se analiza en profundidad en Macromoléculas. .
El algoritmo detrás de PolyID es un avance de vanguardia hacia un enfoque fundamental conocido como "teoría de la contribución de grupo". La herramienta crea asociaciones entre disposiciones de oxígeno, hidrógeno, carbono y otros elementos y propiedades del material para predecir atributos como elasticidad, tolerancia al calor y rendimiento del sellador.
Con una biblioteca cada vez mayor de conexiones entre las estructuras moleculares de los polímeros y sus propiedades conocidas, "aprende" a predecir cómo se podrían diseñar nuevos polímeros para lograr características físicas específicas.
"Si haces eso con unos pocos miles de polímeros para entrenar el algoritmo, comenzarás a obtener predicciones realmente precisas para estructuras que el algoritmo no ha visto antes y que tal vez no se hayan hecho antes", explicó Nolan Wilson, el líder. autor del artículo.
Con miles de polímeros en su biblioteca de referencia, la herramienta permite a los científicos trabajar hacia atrás cuando buscan nuevos diseños de polímeros. Primero pueden identificar las propiedades deseadas y seleccionar posibles diseños de polímeros.
Por ejemplo, los científicos del NREL utilizaron PolyID para examinar rápidamente más de 15.000 polímeros de origen vegetal en busca de alternativas biodegradables a las películas actuales para envases de alimentos. Fabricadas principalmente con polietileno de alta densidad, un material a base de petróleo, las películas para embalaje a menudo están diseñadas para soportar altas temperaturas y crear un fuerte sello de vapor para mantener los alimentos frescos.
El equipo de NREL dio prioridad a esas propiedades en PolyID, al tiempo que agregó otros atributos deseables, incluida la biodegradabilidad y una menor huella de gases de efecto invernadero. La herramienta generó una breve lista de siete diseños de polímeros que podrían fabricarse a partir de biomasa.
Después de más pruebas en el laboratorio, el equipo confirmó las predicciones de la herramienta. Los siete polímeros no solo resistirían altas temperaturas, sino que también podrían hacerlo al mismo tiempo que reducirían las emisiones netas de gases de efecto invernadero y mantendrían los alimentos frescos durante períodos de tiempo más prolongados.
Con millones de materiales únicos posibles a partir de biomasa, residuos y materias primas convencionales, priorizar la sostenibilidad en el diseño de nuevos polímeros ha sido un desafío, incluso para los químicos más brillantes.
Esto se produce cuando los consumidores exigen cada vez más de los productos con los que interactúan. Muchas empresas están respondiendo innovando en sus productos para reducir los residuos, promover el reciclaje y reducir su huella de carbono. Pero puede ser un acto de equilibrio complicado alcanzar esos objetivos sin sacrificar el rendimiento del producto.
Según Wilson, donde PolyID brilla más es en su capacidad de posicionar el rendimiento junto con una multitud de otras consideraciones de sostenibilidad.
"Algunos de ellos podrían servir como sustitutos directos de polímeros derivados del petróleo comparables", explicó. "Pero, en muchos casos, son incluso mejores en términos de rendimiento y sostenibilidad."
De esta manera, los envases de alimentos pueden hacer más que mejorar la vida útil. Los revestimientos de un par de esquís no sólo ayudarán a protegerse del frío y la nieve. La carcasa de termoplástico de un casco de bicicleta podría proteger algo más que el cerebro. Pueden hacerlo y al mismo tiempo apoyar un medio ambiente saludable.
Más información: A. Nolan Wilson et al, PolyID:Inteligencia artificial para descubrir polímeros sostenibles y con rendimiento mejorado, Macromoléculas (2023). DOI:10.1021/acs.macromol.3c00994
Proporcionado por el Laboratorio Nacional de Energías Renovables
