• Home
  • Chimie
  • Astronomie
  • Énergie
  • La nature
  • Biologie
  • Physique
  • Électronique
  •  science >> Science >  >> Chimie
    Conception inverse de matériaux à auto-assemblage spontané

    Une mésophase poreuse auto-assemblée ("fromage suisse"). Crédit :Beth A. Lindquist

    Des chercheurs de l'Université du Texas à Austin explorent comment les simulations moléculaires avec les dernières stratégies d'optimisation peuvent créer un moyen plus systématique de découvrir de nouveaux matériaux qui présentent des propriétés souhaitées.

    Plus précisement, ils l'ont fait en refondant l'objectif de conception au microscopique, demander quelles interactions entre les particules constitutives peuvent les amener à "s'auto-assembler" spontanément en un matériau en vrac avec une propriété particulière. Pour trouver la réponse, rapporté cette semaine dans Le Journal de Physique Chimique , ils ont décidé de se concentrer sur la façon dont les particules composites s'organisent spatialement.

    « Notre inspiration technique est venue d'un domaine de recherche très différent :la modélisation et la simulation de biomolécules, " a déclaré Thomas Truskett, professeur au département de génie chimique McKetta et co-auteur de l'ouvrage. "Les experts dans ce domaine avaient développé une gamme d'outils pour utiliser des simulations moléculaires pour "apprendre" quelles interactions de modèles simplifiés pourraient reproduire les propriétés structurelles exquises de grandes biomolécules."

    Ils ont reconnu que cette approche de modélisation pourrait être utilisée pour identifier des interactions interparticulaires plus simples qui s'auto-assembleraient spontanément dans les structures les plus complexes.

    "L'auto-assemblage est un phénomène par lequel des particules, comme les atomes et les molécules, s'organisent spontanément en architectures multidimensionnelles complexes, " a déclaré Truskett. " Geler l'eau - la cristalliser - est un exemple de tous les jours, et la manière dont les molécules d'eau s'arrangent dans des conditions externes prescrites est dictée par leurs interactions ou leurs forces. »

    Pour élargir les possibilités d'auto-assemblage, le groupe a étudié une autre classe de particules appelées « colloïdes, " qui font généralement référence à des molécules plus grosses ou des nanoparticules en suspension dans un fluide.

    Un cristal hexagonal tronqué auto-assemblé. Crédit :Beth A. Lindquist

    "[Les colloïdes sont] intéressants pour l'auto-assemblage et se distinguent de leurs cousins ​​atomiques et moléculaires plus petits parce que leurs interactions sont hautement ajustables, " a déclaré Ryan Jadrich, un boursier postdoctoral au département de génie chimique McKetta. "En adaptant soigneusement les interactions des particules colloïdales, nous pouvons exercer un contrôle sans précédent sur les détails organisationnels microscopiques pour influencer considérablement les propriétés des matériaux en vrac."

    La conception avancée a été l'approche de facto de l'ingénierie de l'auto-assemblage pendant de nombreuses années.

    « Dans une interprétation très simplifiée, la conception avancée consiste à fabriquer des particules avec de nouvelles interactions, puis à vérifier pour voir en quoi elles s'assemblent - espérons-le, quelque chose de souhaitable, " Truskett a déclaré. " L'intuition physique des chercheurs peut aider à accélérer le processus de réalisation des matériaux souhaités, mais cette approche est coûteuse d'un point de vue temporel et nécessite un certain degré de chance ou de grandes dépenses."

    Conception inversée, auquel s'adresse le travail du groupe, tente littéralement le problème à l'envers.

    « Les chercheurs humains font ce pour quoi ils sont bons :imaginer des architectures de particules nouvelles et utiles. Et les ordinateurs font ce pour quoi ils sont bons :résoudre des problèmes d'optimisation complexes, " a déclaré Jadrich.

    Selon Truskett, l'un des principaux avantages de la nouvelle approche de conception inverse est qu'elle fournit un cadre très général qui peut être appliqué pour cibler l'auto-assemblage de matériaux cristallins ou fluides « à la volée ».

    Un fluide de cluster auto-assemblé. Crédit :Ryan B. Jadrich

    "[L]a méthode 'apprend' tout ce dont elle a besoin car les données pertinentes émergent naturellement d'un itératif, cadre basé sur la simulation, " a-t-il dit. " Un corollaire intéressant est qu'aucune base de données auxiliaire précompilée d'informations n'est requise - de tels référentiels de données étaient une condition préalable indésirable pour les premières approches de conception inverse de cristal. "

    Ils ont assemblé informatiquement des architectures de particules carrément intrigantes, dont un décrit comme « fromage suisse ».

    "Dans ce cas, nous avons découvert des interactions qui incitaient les particules à s'auto-assembler en une matrice entourant des trous sphériques, alias pores ou cavités, " Truskett a dit. " Remarquablement, ces pores ordonnés en un arrangement cristallin, tandis que les plus petites particules « réelles » sont restées dans un ordre désordonné, état fluidique s'infiltrant autour des pores."

    Bien que la conception inverse soit un domaine de recherche relativement jeune et actif, on avance déjà vers un cadre général et pratiquement utile, selon Jadrich, où leur travail représente une stratégie émergente. La conception inverse fait partie d'une tendance émergente dans toutes les disciplines scientifiques, en utilisant l'apprentissage automatique et l'interférence statistique pour accélérer la découverte.

    "La conception inverse permet la découverte de matériaux beaucoup plus complexes, sur les ordinateurs, que jamais auparavant, et c'est une tendance qui, selon nous, va se poursuivre, " a-t-il dit. " De tels outils ne remplaceront pas de sitôt les chercheurs humains, mais permettre aux chercheurs de se concentrer sur d'autres, tâches souvent plus intéressantes qui exigent une conception créative. Le gros du travail, ce qui revient à taquiner des détails subtils, trouver des modèles, ou effectuer des calculs complexes, peut désormais être relégué à l'automatisation."


    © Science https://fr.scienceaq.com