À l'avenir, les scientifiques des matériaux utiliseront un logiciel avancé pour spécifier les propriétés qu'ils désirent et un programme fournira un choix de composés chimiques optimisés.

Dr B. Christopher Rinderspacher, un chimiste théoricien du U.S. Army Research Laboratory, a récemment publié un article décrivant le processus d'utilisation des mathématiques pour concevoir des composés chimiques en réduisant la complexité et en tirant parti de l'apprentissage automatique.

"Ce que cela fait, c'est en fait ouvrir le nombre potentiel de composés, " a déclaré Rinderspacher.

La recherche de composés chimiques aux propriétés particulièrement utiles revient à trouver une aiguille dans une botte de foin, il a dit. Autrefois, les chimistes rechercheraient sur la base d'un cadre établi et trouveraient souvent de nouvelles combinaisons de manière aléatoire.

"Le problème avec ça, c'est qu'on ne trouve jamais rien de vraiment nouveau ou surprenant parce que ce que nous voulons, c'est quelque chose qui casse la norme, " a-t-il dit. " Si nous restons dans nos propres schémas de pensée - des schémas de pensée conventionnels - nous n'allons jamais trouver de matériaux d'évasion. "

Les progrès de la science des matériaux se traduiront par des armure ou équipement plus léger pour un soldat du futur. Cela correspond aux priorités de modernisation de l'Armée de terre qui recherchent des tirs de précision à longue portée, prochaine génération de véhicules de combat, futures plates-formes élévatrices verticales et létalité des soldats. La science des matériaux jouera un rôle énorme dans la réalisation de l'armée du futur, ont déclaré les responsables.

"La science fonctionne généralement en marchant jusqu'à la frontière de ce que nous savons et en fouillant, " dit-il. " Où trouvons-nous quelque chose de nouveau et d'intéressant ? "

En introduisant un nouveau chemin de découverte, Rinderspacher espère orienter les chimistes dans la bonne direction en utilisant une approche mathématique. En utilisant ce qu'on appelle les distributions de charges nucléaires, il a développé un cadre théorique général pour trouver les composés chimiques qu'il recherche.

Le chemin conventionnel pour découvrir de nouveaux composés chimiques est « long et fastidieux, " dit-il. " Si nous allions où nous voulons, en termes de tous les produits chimiques possibles sans aucune restriction qui ne sont pas inhérents à votre problème, vous seriez en mesure d'accéder à tout."

La clé, il a dit, propose un moyen d'optimiser ce que l'on appelle les "fonctions de densité de probabilité dans l'espace chimique".

Dans les trois à cinq prochaines années, Rinderspacher a déclaré qu'il espérait incorporer l'apprentissage automatique à ses algorithmes pour fournir une solution et affiner les paramètres de recherche de nouveaux composés chimiques.

Les Journal de chimie mathématique , connu pour son "original, résultats mathématiques chimiquement importants" en utilisant des méthodologies mathématiques non routinières, publié l'article de Rinderspacher.

Rinderspacher poursuit cette ligne de recherche depuis janvier 2009. C'est à ce moment-là qu'il est arrivé au laboratoire en tant que boursier postdoctoral après avoir obtenu son doctorat à l'Université de Géorgie. Un résolveur d'énigmes autoproclamé, il a dit qu'il est motivé par la recherche de solutions efficaces.

"Je sais que certaines personnes sont vraiment motivées par l'application qui sera à la fin, mais pour moi, le faire fonctionner est assez fascinant, " dit-il. " J'aime regarder le problème et ensuite comprendre, « Combien d'autres problèmes sont comme ça et peuvent être résolus de la même manière ? »"

L'activité des mathématiques consiste à penser à généraliser des choses, organiser les idées et montrer ce qui marche et ce qui ne marche pas, il a dit.

"Les bons calculs vous y mèneront, " at-il dit. " C'est la pensée mathématique - en dehors de la boîte - que j'essaie de permettre. "