Crédito:Tyler Spano/EUA Departamento de Energia Cientistas de não proliferação nuclear do Laboratório Nacional de Oak Ridge do Departamento de Energia publicaram o Compêndio de espectros experimentais de urânio Raman e infravermelho, ou CURIES, um banco de dados público e análise de relações estrutura-espectrais para minerais de urânio. Este conjunto de dados inédito e a análise correspondente preenchem uma lacuna importante no corpo de conhecimento existente para mineralogistas e cientistas de actinídeos.
Métodos de espectroscopia vibracional baseados em laser, como Raman e IR, são frequentemente empregados por cientistas de materiais de não proliferação porque são rápidos, nominalmente não destrutivos e podem fornecer informações diretas sobre o que um material contém. Onde as atribuições espectrais podem ser difíceis, o banco de dados CURIES utiliza informações estruturais, experiência no assunto e análise estatística para determinar as principais características dos espectros Raman com base em suas origens estruturais.
"Quando eu estava na pós-graduação estudando mineralogia de urânio, não havia um repositório único para procurar uma característica de uma amostra e compará-la para identificação", disse Tyler Spano do ORNL, autor principal do artigo CURIES na revista American Mineralogist .
"O que fizemos foi reunir dados de muitas fontes diferentes, incluindo informações estruturais e espectroscopia, para compreender características espectrais e semelhanças no que se relacionam com propriedades químicas, estruturais e outras." A equipa do ORNL espera que o CURIES apoie investigadores que procuram novas relações entre vários tipos de materiais de urânio e promova o desenvolvimento de rápida caracterização e análise de espectros recolhidos em novos materiais.
Spano apoia a missão de não-proliferação nuclear do ORNL, o que lhe dá a oportunidade de "ver material estranho que não está em nenhum banco de dados em lugar nenhum". Mas antes de Spano ingressar no ORNL em 2020, outros pesquisadores nucleares do ORNL tinham uma ideia semelhante sobre ir além da correspondência de padrões para a identificação de materiais. Ashley Shields, cientista de segurança nuclear do ORNL, conversou com colegas sobre a incorporação do aprendizado de máquina para encontrar características e assinaturas sutis em materiais conhecidos no campo da não-proliferação.
CURIES extrai dados de várias fontes para ajudar os usuários a identificar rapidamente as propriedades estruturais e químicas subjacentes de uma amostra com base apenas em seu espectro. Alguns dos dados do CURIES vêm de trabalhos publicados, incluindo revistas acadêmicas e bancos de dados existentes, enquanto alguns são uma versão única de metadados decorrentes da espectroscopia Raman e do trabalho de caracterização realizado por pesquisadores do ORNL.
"A espectroscopia Raman é um componente chave porque pode fornecer indicadores altamente específicos de estruturas materiais específicas", disse Jennifer Niedziela, líder do ORNL em análise de materiais aplicados.
“Agora podemos compartilhar informações contidas na dinâmica vibracional do sistema, na estrutura, nos componentes e em qualquer tipo de metodologia de processamento que possa ter sido aplicada a ele”. Usando a plataforma de análise integrada Smart Spectral Matching desenvolvida no laboratório, os usuários do CURIES podem conectar facilmente informações para extração máxima de valor de qualquer amostra específica.
A interface do usuário no CURIES leva em conta diversas maneiras pelas quais os usuários interagem com amostras minerais. Marshall McDonnell, engenheiro de software de pesquisa da ORNL, liderou uma equipe que criou a plataforma web para entender conceitos, não apenas combinar palavras-chave. "Como estamos usando uma variedade de fontes de dados para o banco de dados, foi importante ensinar o programa a combinar conceitos em conjuntos de dados computacionais, periódicos acadêmicos e outras fontes com vocabulários completamente diferentes."
Graças a uma colaboração com a Universidade do Norte da Flórida, a equipe integrou uma ontologia de dados químicos para facilitar a reunião de vários tipos de dados para o usuário.
CURIES continua a evoluir, com mais informações sendo adicionadas sobre cada mineral e melhores algoritmos para ajudar a encontrar conexões. Novas amostras de minerais continuam a ser adicionadas ao CURIES, cortesia do colaborador do ORNL, Travis Olds, curador assistente de minerais no Carnegie Museum of Natural History e colega de pós-graduação de Spano. “Nossa equipe do ORNL conseguiu reunir dados e conhecimentos de pesquisadores talentosos para fazer algo maravilhoso para a comunidade”, disse Niedziela.
