Les capteurs fabriqués avec des matériaux à base de carbone peuvent fournir des informations particulièrement précises et en temps réel sur les maladies héréditaires ou les concentrations de médicaments dans le corps. En plus de la médecine, les matériaux carbonés sont utilisés dans les batteries, cellules solaires et purification de l'eau.

D'autres éléments, comme l'hydrogène et l'oxygène, sont presque toujours présents dans les matériaux à base de carbone, qui modifie les propriétés des matériaux. Par conséquent, la modification des matériaux pour les applications souhaitées nécessite des connaissances au niveau atomique sur les structures de surface du carbone et leur chimie. Chercheurs de l'Université Aalto, l'Université de Cambridge, l'Université d'Oxford et l'Université de Stanford ont maintenant franchi une nouvelle étape importante dans la description de la nature atomique des matériaux carbonés.

Des informations détaillées sur les surfaces de carbone peuvent être obtenues par spectroscopie aux rayons X, mais le spectre qu'il produit est difficile à interpréter car il résume les informations de plusieurs environnements chimiques locaux de la surface. Les chercheurs ont développé une nouvelle méthode d'analyse systématique qui utilise l'apprentissage automatique pour intégrer le modèle informatique (théorie fonctionnelle de la densité) aux résultats expérimentaux de l'échantillon de carbone. La nouvelle méthodologie permet de séparer le spectre expérimental produit par spectroscopie des rayons X en données de niveau atomique.

"Autrefois, les résultats expérimentaux ont été interprétés différemment, sur la base de références bibliographiques variées, mais maintenant, nous étions en mesure d'analyser les résultats en utilisant uniquement des références de calcul. La nouvelle méthode nous donne une bien meilleure compréhension de la chimie de surface du carbone sans biais induit par l'homme, " dit Anja Aarva, doctorant à l'Université Aalto.

La nouvelle méthode élargit la connaissance des matériaux à base de carbone

Dans une étude en deux parties, les chercheurs ont d'abord étudié comment le carbone lié différemment affecte qualitativement la formation du spectre expérimental. Les chercheurs ont ensuite tenté d'agréger le spectre mesuré avec des données de référence de spectre de calcul pour obtenir une estimation quantitative de la composition du spectre expérimental. Cela devait les aider à déterminer quelle est la nature de l'échantillon de carbone au niveau atomique. La nouvelle méthodologie est adaptée à l'analyse de la chimie de surface de diverses formes de carbone, comme le graphène, diamant et carbone amorphe.

L'étude s'inscrit dans la continuité des travaux du chercheur postdoctoral de l'Université Aalto Miguel Caro et du professeur Volker Deringer de l'Université d'Oxford, qui a largement cartographié la structure et la réactivité du carbone amorphe. L'étude utilise des méthodes d'apprentissage automatique développées par le professeur Volker Deringer et le professeur Gabor Csányi de l'Université de Cambridge. Des mesures expérimentales ont été réalisées par Sami Sainio, un chercheur postdoctoral basé à Aalto à l'Université de Stanford.

"Prochain, nous avons l'intention d'utiliser la méthodologie que nous avons développée pour prédire, par exemple, quel type de surface de carbone serait le mieux pour l'identification électrochimique de certains neurotransmetteurs, puis essayez de produire la surface désirée. De cette façon, le travail de calcul guiderait le travail expérimental et non l'inverse, comme c'était généralement le cas dans le passé, " Tomi Laurila, professeur à l'Université Aalto dit.

L'étude a été publiée sous la forme d'un article en deux parties dans Chimie des Matériaux .