Cientistas de todo o mundo estão interessados ​​em desenvolver novos materiais para ajudar as pessoas a terem vidas mais sustentáveis ​​e saudáveis, mas a busca para produzir esses materiais requer conhecimento detalhado das misteriosas estruturas das moléculas das quais são feitos. Os designers querem substituir o plástico desperdiçado por compostos derivados de plantas sustentáveis, mas isso pode ser um desafio sem o conhecimento da estrutura molecular do composto vegetal. Uma nova técnica desenvolvida na Aalto University deve permitir aos pesquisadores obter essas informações essenciais.

Para alcançar isto, os pesquisadores combinaram uma técnica comum de análise de materiais com inteligência artificial. Atomic Force Microscopy (AFM) usa uma agulha incrivelmente fina para medir o tamanho e a forma de objetos nanométricos, e já pode ser usado para medir a estrutura de planos, moléculas planas semelhantes a panquecas. Ao treinar um algoritmo de inteligência artificial em muitos dados AFM, os cientistas agora podem identificar moléculas mais complexas com aplicações interessantes no mundo real.

A equipe agora pode tirar fotos de um único Moléculas tridimensionais, com detalhes suficientes para que seja possível entender as diferentes propriedades químicas de diferentes partes da molécula. O trabalho foi realizado por pesquisadores da Aalto University, liderado pelo professor da Academia Peter Liljeroth, e os professores Adam S. Foster e Juho Kannala; e foi publicado recentemente na revista Avanços da Ciência .

"O método que os pesquisadores usam atualmente adivinha a estrutura, simula imagens AFM e veja se a estimativa estava correta. Quando existem muitas possibilidades, isso é lento e difícil, e no final, não se pode ter certeza de que todas as estruturas possíveis foram pensadas, "explica Peter Liljeroth.

Os pesquisadores usaram uma biomolécula bem conhecida chamada 1S-cânfora, que tem uma estrutura atômica bem conhecida e, como bioproduto da indústria madeireira, é semelhante a muitas das moléculas nas quais outros pesquisadores da Aalto estão interessados ​​para a produção de produtos sustentáveis. Usando uma combinação de aprendizado de máquina e simulações de AFM, A equipe do professor Foster desenvolveu um sistema de aprendizado profundo que combina um conjunto de imagens AFM com sua estrutura molecular. Primeiro, o sistema de aprendizado de máquina foi testado em dados simulados de AFM, analisar várias moléculas com geometrias planas e não planas. Para testar se funcionou, dados experimentais foram usados ​​com resultados empolgantes:o AI foi capaz de interpretar de forma confiável e rápida imagens AFM de moléculas 3-D complexas e dizer quais seriam suas propriedades químicas.

Benjamin Alldritt, o primeiro autor do artigo explica "Esta pesquisa é empolgante porque nos dá novas maneiras de compreender materiais usando experimentos atuais. Ao combinar o aprendizado de máquina com AFM, podemos entender imagens de estruturas 3-D que não conseguiam antes. Adicionalmente, este novo método é mais rápido do que os métodos já existentes para descobrir como a molécula fica na superfície, e é mais rápido e confiável do que especialistas humanos para essa tarefa. "