Des ingénieurs et des chimistes de l'Université d'Hiroshima ont utilisé avec succès la technologie sous-jacente à la reconnaissance faciale pour concevoir des cristaux chiraux. Il s'agit de la première étude rapportant l'utilisation de cette technologie, appelée analyse de régression logistique, pour prédire quels groupes chimiques sont les meilleurs pour fabriquer des molécules chirales. Les résultats ont été publiés dans Lettres de chimie .

La chiralité décrit la qualité de posséder une image miroir de quelque chose d'autre, mais sans pouvoir le superposer. Votre pied gauche, par exemple, est un miroir de votre droit. Ils se ressemblent, mais ce ne sont pas les mêmes. C'est pourquoi vous ne pouvez pas porter une chaussure gauche sur votre pied droit.

L'idée est similaire en chimie. Deux molécules peuvent avoir la même composition d'éléments, mais leur géométrie peut différer. Une hélice chirale gauche peut avoir une hélice droite correspondante.

Cependant, faire une image miroir d'une molécule chirale est plus compliqué que de simplement réarranger certaines liaisons. Une couche supplémentaire de complexité apparaît lors de la fabrication d'un cristal, une série hautement ordonnée d'atomes ou de molécules qui peuvent s'étendre en trois dimensions.

"La partie la plus difficile de la fabrication d'un cristal chiral, " L'auteur principal Katsuya Inoue a déclaré, "c'est savoir les concevoir." Inoue est chercheur à la Graduate School of Engineering de l'Université d'Hiroshima (HU).

Selon Inoue, il est difficile de mélanger des atomes différents pour que leur géométrie chirale coexiste dans un même cristal. Seul, deux types d'atomes voudront former des liaisons avec les mêmes angles. Lorsqu'ils sont combinés, bien que, ils ne peuvent pas.

L'équipe a analysé 686 cristaux chiraux et 1 000 cristaux achiraux de la base de données sur la structure cristalline inorganique. En utilisant la régression logistique, L'équipe d'Inoue a conçu un modèle pour montrer la meilleure façon de concevoir des cristaux chiraux.

Ils ont calculé quels groupes chimiques du tableau périodique ont des éléments qui sont plus susceptibles de coexister dans un cristal chiral. Les groupes qui correspondent au carbone, azote, et l'oxygène étaient les meilleurs - ou les numéros de groupe 14, 15, et 16, respectivement.

La régression logistique est une méthode statistique qui permet de distinguer deux objets. Eri Shimono, co-auteur et assistant de recherche au Département de Chimie et Centre de Recherche de Chiralité à HU, comparé à l'utilisation dans les smartphones.

"En reconnaissance faciale, les smartphones utilisent l'apprentissage automatique pour classer les visages et les choses qui ne sont pas des visages, " dit Shimono. " Nous pouvons entraîner notre modèle à détecter les possibilités chirales et non chirales. Dans ce cas, bien que, l'entrée n'est pas une image. C'est une information."

Aller de l'avant, l'équipe affine le modèle de prédiction de deux manières. D'abord, ils veulent tenir compte de plus d'atomes dans un cristal. "Nous sommes partis de deux atomes. En réalité, bien que, beaucoup de cristaux sont faits avec trois ou quatre, " a déclaré Inoue. "Nous devons étendre ce modèle pour l'adapter à ces cas."

Seconde, ils appliquent un apprentissage en profondeur. Le modèle actuel, qui utilise l'apprentissage automatique de base, est fait à partir de données existantes. L'apprentissage en profondeur permettrait aux chercheurs de classer les nouvelles données comme chirales ou non. A partir de ces résultats, l'équipe prévoit de commencer à créer des cristaux prédits et d'explorer comment construire un aimant chiral à partir d'eux.