Un nuevo enfoque podría ayudar a los científicos de materiales a identificar las moléculas adecuadas a utilizar para sintetizar los nanomateriales objetivo. El método fue desarrollado por Daniel Packwood del Instituto de Ciencias Integradas del Material Celular (iCeMS) de la Universidad de Kyoto y Taro Hitosugi del Instituto de Tecnología de Tokio. Implica conectar las propiedades químicas de las moléculas con las nanoestructuras que se forman como resultado de su interacción. Una técnica de aprendizaje automático genera datos que luego se utilizan para desarrollar un diagrama que categoriza diferentes moléculas de acuerdo con las formas nanométricas que forman.

La fabricación de nanomateriales utilizando un enfoque ascendente requiere encontrar moléculas precursoras que interactúen y se alineen correctamente entre sí a medida que se autoensamblan. Pero ha sido un gran desafío saber cómo interactuarán las moléculas precursoras y qué formas tomarán.

La fabricación de abajo hacia arriba de nanocintas de grafeno está recibiendo mucha atención debido a su uso potencial en electrónica, Ingeniería de tejidos, construcción, y bioimagen. Una forma de sintetizarlos es mediante el uso de moléculas precursoras de biantraceno que tienen grupos funcionales de bromo unidos a ellas. Los grupos de bromo interactúan con un sustrato de cobre para formar cadenas de tamaño nanométrico. Cuando estas cadenas se calientan, se convierten en nanocintas de grafeno.

Packwood e Hitosugi probaron su simulador utilizando este método para construir nanocintas de grafeno.

El modelo utiliza datos sobre las propiedades químicas de una variedad de moléculas que se pueden unir al biantraceno para funcionalizarlo y facilitar su interacción con el cobre. Los datos pasaron por una serie de procesos que finalmente llevaron a la formación de un dendrograma.

Esto mostró que la unión de moléculas de hidrógeno al biantraceno condujo al desarrollo de fuertes nanocadenas unidimensionales. Flúor, bromo, cloro, Los grupos funcionales amidógeno y vinilo condujeron a la formación de nanocadenas moderadamente fuertes. Los grupos funcionales trifluorometilo y metilo llevaron a la formación de islas débiles unidimensionales de moléculas, y los grupos hidróxido y aldehído llevaron a la formación de fuertes islas bidimensionales en forma de teja.

La información producida en el dendograma cambió según los datos de temperatura proporcionados. Las categorías anteriores se aplican cuando las interacciones se realizan a -73 ° C. Los resultados cambiaron con temperaturas más cálidas. Los investigadores recomiendan aplicar los datos a bajas temperaturas donde el efecto de las propiedades químicas de los grupos funcionales sobre las nano-formas es más claro.

La técnica se puede aplicar a otros sustratos y moléculas precursoras. Los investigadores describen su método como análogo a la tabla periódica de elementos químicos, qué grupos de átomos en función de cómo se unen entre sí. "Sin embargo, para demostrar verdaderamente que los dendrogramas u otros enfoques basados ​​en la informática pueden ser tan valiosos para la ciencia de los materiales como la tabla periódica, debemos incorporarlos en un verdadero experimento de fabricación de nanomateriales de abajo hacia arriba, "concluyen los investigadores en su estudio publicado en la revista Comunicaciones de la naturaleza . "Actualmente estamos siguiendo esta dirección en nuestros laboratorios".