Daniel Packwood, Professeur agrégé junior à l'Institute for Integrated Cell-Material Sciences (iCeMS) de l'Université de Kyoto, améliore les méthodes de construction de minuscules « nanomatériaux » en utilisant une approche « ascendante » appelée « auto-assemblage moléculaire ». En utilisant cette méthode, les molécules sont choisies en fonction de leur capacité à interagir spontanément et à se combiner pour former des formes avec des fonctions spécifiques. À l'avenir, cette méthode peut être utilisée pour produire des fils minuscules avec des diamètres 1/100, 000e celui d'un cheveu, ou de minuscules circuits électriques pouvant tenir sur la pointe d'une aiguille.

L'auto-assemblage moléculaire est un processus spontané qui ne peut pas être contrôlé directement par des équipements de laboratoire, il doit donc être contrôlé indirectement. Cela se fait en choisissant soigneusement la direction des interactions intermoléculaires, connu sous le nom de "contrôle chimique", et en choisissant soigneusement la température à laquelle ces interactions se produisent, connu sous le nom de "contrôle entropique".

Les chercheurs savent que lorsque le contrôle entropique est très faible, par exemple, les molécules sont sous contrôle chimique et s'assemblent en direction des sites libres disponibles pour l'interaction molécule à molécule. D'autre part, l'auto-assemblage ne se produit pas lorsque le contrôle entropique est beaucoup plus fort que le contrôle chimique, et les molécules restent dispersées au hasard.

Jusqu'à maintenant, il n'a pas été possible pour les chercheurs de deviner quels types de structures résulteront de l'auto-assemblage moléculaire lorsque le contrôle entropique n'est ni faible ni fort par rapport au contrôle chimique.

Packwood s'est associé à des collègues au Japon et aux États-Unis pour développer une méthode informatique qui leur permet de simuler l'auto-assemblage moléculaire sur des surfaces métalliques tout en séparant les effets des contrôles chimiques et entropiques.

Cette nouvelle méthode de calcul utilise l'intelligence artificielle pour simuler le comportement des molécules lorsqu'elles sont placées sur une surface métallique. Spécifiquement, une technique de "machine learning" est utilisée pour analyser une base de données d'interactions intermoléculaires. Cette technique de machine learning construit un modèle qui encode les informations contenues dans la base de données, et à son tour, ce modèle peut prédire le résultat du processus d'auto-assemblage moléculaire avec une grande précision.

L'équipe a utilisé cette méthode pour étudier l'auto-assemblage de trois molécules d'hydrocarbures différentes, dont les structures varient dans la force de la direction de leurs interactions intermoléculaires. En d'autres termes, ils ont fait varier la force du contrôle chimique en changeant la molécule à l'étude.

Alors qu'un contrôle chimique plus strict a provoqué l'assemblage des molécules en structures en forme de chaîne, les effets de contrôles entropiques plus forts se sont avérés plus contre-intuitifs. Par exemple, ils ont découvert que le renforcement du contrôle entropique pouvait transformer de grands, structures désordonnées en plusieurs petits, commandé, structures en forme de chaîne. Ils ont également montré que la formation de structures désordonnées résulte d'un faible contrôle chimique plutôt que d'un fort contrôle entropique.

Ces prédictions, qui ont été vérifiés par des comparaisons avec des images microscopiques à haute résolution de molécules réelles sur des surfaces métalliques, peut conduire à un contrôle, fabrication à grande échelle de minuscules fils électriques et d'autres nanomatériaux pour les futurs appareils. Les appareils fabriqués à partir de nanomatériaux seraient nettement plus petits et moins chers que l'électronique existante, et aurait une très longue durée de vie de la batterie en raison de sa faible consommation d'énergie.

"Par le développement continu de notre code et de notre théorie, nous espérons obtenir des règles de plus en plus détaillées pour contrôler l'auto-assemblage moléculaire et faciliter le processus de fabrication de nanomatériaux ascendant, " concluent les chercheurs dans leur étude publiée dans la revue Communication Nature .