As aplicações potenciais para superfícies de carbono feitas sob medida são amplas e incluem revestimentos de proteção, peças do carro, revestimentos biomédicos e biossensores. No entanto, para que esses desenvolvimentos sejam realizados, ainda é necessário um conhecimento detalhado do nível atômico sobre como as superfícies de carbono são estruturadas e como podem ser modificadas.

Graças ao desenvolvimento de um novo modelo computacional, O investigador de pós-doutoramento Miguel Caro está a liderar o trabalho nesta área de investigadores da Aalto University, que trabalham em parceria com o Professor Gábor Csányi e o Dr. Volker Deringer da Universidade de Cambridge.

"Pela primeira vez, podemos identificar as propriedades químicas das superfícies de carbono e entender melhor como podemos prepará-las para fins específicos, "explica o professor Tomi Laurila da Aalto University.

O ambiente local de cada átomo em carbonos amorfos, também chamados de carbonos semelhantes a diamantes, é ligeiramente diferente. Isso significa que o número de átomos vizinhos, bem como as distâncias e ângulos entre eles, varia, representando um grande desafio na busca para customizar essas superfícies.

O novo modelo computacional finalmente permitiu aos pesquisadores identificar uma ampla variedade de ambientes atômicos locais e classificá-los de acordo com suas propriedades. A equipe de pesquisa também calculou os vários graus de força com os quais diferentes grupos - hidrogênio, álcool (hidroxila), e oxigênio - se fixará em locais superficiais. Alguns títulos são, naturalmente, mais forte do que outros. Como novas informações sobre as estruturas de superfície podem ser incorporadas para 'retreinar' e melhorar o modelo, as propriedades de superfícies ainda desconhecidas podem ser previstas com base em resultados anteriores.

"Por meio de cálculos, agora podemos não apenas explorar como as superfícies materiais se parecem no nível atômico, mas também ver como elas interagem com outras substâncias em análise, bem como compreender os tipos de grupos químicos formados nessas superfícies por causa dessa interação. Também estamos investigando quais tipos de superfícies são necessárias para otimizar a interação com moléculas que gostaríamos de ser capazes de detectar, como o peróxido de hidrogênio, "explica Laurila.

Em outras palavras, esses modelos de simulação baseados na teoria do funcional da densidade e no aprendizado de máquina nos dizem quais tipos de estruturas podem ser desenvolvidas - e como essas estruturas podem ser otimizadas para aplicações específicas.

"No futuro, seremos capazes de produzir superfícies de carbono personalizadas, por exemplo, para sensores médicos, que pode ser usado para monitorar a concentração de um determinado medicamento no sangue de um paciente em tempo real. O rastreamento de alterações em biomarcadores específicos em pacientes pode ser a chave para melhorar os tratamentos terapêuticos usados ​​atualmente, ou nos ajude a identificar o risco de surtos de muitas doenças comuns mais cedo do que nunca, "Laurila diz.

O estudo foi publicado hoje em Química de Materiais.