Design af strukturer lavet af nanomaterialer

At lave komplekse strukturer ud af nanopartikler eller polymerer, hvad enten det er til fotonisk databehandling eller solceller, involverer typisk en masse dyre og tidskrævende forsøg og fejl i laboratoriet. Teoretikere håber at forenkle processen ved at udvikle computermodeller, der vil generere opskrifter, der altid kommer rigtigt ud, men indtil videre har de, de har lavet, været for komplekse til at realisere i laboratoriet. Nu, i håbet om at gøre disse algoritmer nyttige for kemikere, har dataloger hos Microsoft forenklet en model, der skaber opskrifter til selvsamlende materialer.

Partikelpakning: Algoritmer designet af Microsoft-forskere forudsiger, hvad kræfterne mellem en gruppe partikler skal være, for at de selv kan samles til en bestemt struktur, såsom en tætpakket terning.

De nye Microsoft-modeller, beskrevet i denne uge i Proceedings of the National Academy of Sciences , er beregnet til at fremskynde design af nye selvsamlede strukturer. Ved hjælp af forsøg og fejl har materialeforskere brugt nanopartikler til at lave strukturer på det, der kaldes mesoskalaen. Disse ordnede arrangementer af partikler i nanoskala kan have bemærkelsesværdige optiske, elektriske og andre egenskaber, men er svære at skabe. Teori der mangler i høj grad, siger Mila Boncheva, en seniorforsker ved Firmenich i Genève, som spillede en vigtig rolle i tidlig forskning om denne form for selvsamling på Harvard University. Hvad folk i øjeblikket laver inden for design er for det meste forsøg og fejl baseret på sund fornuft. Den teoretiske model har til formål at hjælpe materialeforskere med at finde ud af meget hurtigere, hvad de rigtige materialer og betingelser er for selvmontering af en given struktur.

Hvis du har en form eller form i tankerne, vil modellen fortælle dig, hvordan du får det, siger Henry Cohn , hovedforsker ved Microsoft Research New England , der ledede arbejdet med MIT assisterende professor i matematik Abhinav Kumar . Egenskaberne af materialer struktureret på mesoskalaen er i høj grad bestemt af, hvordan de enkelte komponenter, det være sig polymerer eller nanopartikler, er arrangeret i forhold til hinanden. For eksempel reflekterer sølvnanopartikler, der flyder i opløsning, lys forskelligt afhængigt af, hvor tæt de er pakket - et princip, der bliver brugt til at designe enheder til fotonisk databehandling.

Hvorvidt partikler vil samle sig i en given struktur eller ej, bestemmes af kræfterne mellem dem. Elektriske ladninger spiller for eksempel en særlig vigtig rolle i at bestemme, om to partikler vil tiltrække eller frastøde hinanden. Microsoft-modellen genererer et kort over, hvor stærke disse kræfter skal være. Det vil sige, givet en ønsket struktur, hvad skal den potentielle energi mellem hver af partiklerne og dens naboer være? Disse modeller kaldes potentielle funktioner.

Det er nemt at designe potentielle funktioner [på en computer], og virkelig, virkelig svært at generere dem i virkeligheden, siger George Whitesides , professor i kemi ved Harvard University og pioner inden for selvsamling. Generering af disse kræfter kræver at finde ud af, hvilke modifikationer af partiklerne - for eksempel tilføjelse af flere positivt ladede grupper til polymerer - vil generere de passende kræfter mellem individuelle partikler og føre til samlingen af ​​den ønskede struktur.

Cohn siger, at målet med hans arbejde er at bygge bro mellem teori og virkelighed. Tidligere versioner af disse algoritmer har genereret meget komplekse instruktioner til at sammensætte disse strukturer, som forudsætter, at et meget stort antal parametre skal opfyldes for at få en struktur til at samle. Hvis du får lov til at lave omstændelige potentielle funktioner, kan du lave udførlige ting og lave vidunderlige materialer inde i computeren, siger han. Nu er spørgsmålet til teoretikere, siger Cohn, Kan vi opnå mere ved at bruge enklere interaktioner?

Microsoft og MIT-forskerne har taget et vigtigt skridt i retning af denne forenkling, siger Salvatore Torquato , professor i kemi ved Princeton Institute for Science and Technology of Materials. Deres modeller kræver et meget mindre antal af disse potentiale-energiforhold end tidligere. Det tager det fra meget hypotetisk til noget mere realistisk at producere i laboratoriet, siger Torquato. Det sofistikerede i Microsoft-modellen kommer til dels fra at introducere ideer fra informationsteori.

Det næste trin er at arbejde med kemikere for at skabe en af ​​disse forudsagte strukturer i laboratoriet. Jeg tror på, at fremtidens materialevidenskab vil blive udført på denne måde, siger Torquato om computermodellering. Whitesides mener, at teoretikerne stadig er langt fra at realisere den fremtid, fordi det stadig er uklart, om de typer funktioner, som Cohn udvikler, overhovedet kan bruges til at lave selvsamlende strukturer, eller om en anden teoretisk tilgang vil vise sig at være mere brugbar. . Men arbejdet med disse typer algoritmer, siger Whitesides, er værd at forfølge, da den resulterende råbematch vil hjælpe med at definere, hvad der skal gøres for at gøre dem nyttige.

skjule