Les scientifiques du monde entier s'intéressent au développement de nouveaux matériaux pour aider les gens à vivre une vie plus durable et plus saine, mais la quête pour produire ces matériaux nécessite une connaissance détaillée des structures mystérieuses des molécules à partir desquelles ils sont fabriqués. Les concepteurs veulent remplacer le plastique inutile par des composés durables dérivés de plantes, mais cela peut être un défi sans connaissance de la structure moléculaire du composé végétal. Une nouvelle technique développée à l'université d'Aalto devrait permettre aux chercheurs d'obtenir ces informations essentielles.

Pour y parvenir, les chercheurs ont combiné une technique d'analyse des matériaux commune avec l'intelligence artificielle. La microscopie à force atomique (AFM) utilise une aiguille incroyablement fine pour mesurer la taille et la forme d'objets de taille nanométrique, et peut déjà être utilisé pour mesurer la structure de l'appartement, molécules planes en forme de galette. En entraînant un algorithme d'intelligence artificielle sur de nombreuses données AFM, les scientifiques peuvent désormais identifier des molécules plus complexes avec des applications passionnantes dans le monde réel.

L'équipe est maintenant en mesure de prendre des images d'un seul, molécules tridimensionnelles, avec suffisamment de détails pour qu'il soit possible de comprendre les différentes propriétés chimiques des différentes parties de la molécule. Le travail a été réalisé par des chercheurs de l'Université d'Aalto, dirigé par le professeur de l'Académie Peter Liljeroth, et les professeurs Adam S. Foster et Juho Kannala; et a été récemment publié dans la revue Avancées scientifiques .

"La méthode que les chercheurs utilisent actuellement devine la structure, simule des images AFM et voir si la supposition était correcte. Quand il y a beaucoup de possibilités, c'est lent et difficile, et finalement on ne peut être certain que toutes les structures possibles aient été imaginées, " explique Peter Liljeroth.

Les chercheurs ont utilisé une biomolécule bien comprise appelée 1S-camphre, qui a une structure atomique bien connue et, en tant que bioproduit de l'industrie du bois, est similaire à de nombreuses molécules qui intéressent d'autres chercheurs d'Aalto pour produire des produits durables. En utilisant une combinaison d'apprentissage automatique et de simulations AFM, L'équipe du professeur Foster a développé un système d'apprentissage en profondeur qui fait correspondre un ensemble d'images AFM avec leur structure moléculaire. D'abord, le système d'apprentissage automatique a été testé sur des données AFM simulées, analyser diverses molécules avec des géométries planes et non planes. Pour tester que ça marche, les données expérimentales ont été utilisées avec des résultats passionnants :l'IA a pu interpréter de manière fiable et rapide des images AFM de molécules 3-D complexes et dire quelles seraient leurs propriétés chimiques.

Benjamin Alldritt, le premier auteur de l'article explique "Cette recherche est passionnante car elle nous donne de nouvelles façons de comprendre les matériaux en utilisant les expériences actuelles. En combinant l'apprentissage automatique avec l'AFM, nous pouvons comprendre des images de structures 3D qui n'en étaient pas capables auparavant. En outre, cette nouvelle méthode est plus rapide que les méthodes déjà existantes pour déterminer comment la molécule se trouve à la surface, et c'est plus rapide et plus fiable que les experts humains pour cette tâche."