Gli scienziati del Center for Functional Nanomaterials (CFN) del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti hanno utilizzato l’intelligenza artificiale (AI) per scoprire rapidamente nuove nanostrutture autoassemblate. La tecnica ha portato alla scoperta di tre nuovi nanomateriali, tra cui una ‘scala’ su scala nanometrica, la prima del suo genere.
Le strutture appena scoperte si sono formate attraverso un processo chiamato ‘autoassemblaggio’, in cui le molecole di un materiale sono disposte in modelli unici, utilizzando modelli creati dai ricercatori, per formare disposizioni desiderabili con molteplici applicazioni.
‘L’autoassemblaggio può essere utilizzato come tecnica per il nanopatterning, che è un motore di progressi nella microelettronica e nell’hardware del computer’, ha commentato lo scienziato e coautore del CFN Gregory Doerk. Ha spiegato: “Queste tecnologie sono sempre alla ricerca di una risoluzione più elevata utilizzando nanopattern più piccoli. […] Dirigendo l’autoassemblaggio utilizzando un modello, possiamo formare modelli più utili”.
“Il fatto che ora possiamo creare una struttura a scala, che nessuno ha mai sognato prima, è incredibile”, ha dichiarato Kevin Yager, leader del gruppo CFN e coautore. “L’autoassemblaggio tradizionale può formare solo strutture relativamente semplici come cilindri, fogli e sfere. Ma mescolando due materiali e utilizzando il giusto reticolo chimico, abbiamo scoperto che sono possibili strutture completamente nuove”.
In poche ore, l’algoritmo AI gpCAM aveva identificato tre aree chiave nel complesso campione che i ricercatori CFN avrebbero potuto studiare più da vicino. Quindi, con dettagli squisiti, sono stati in grado di scoprire le rotaie e i pioli di una scala su scala nanometrica, tra le altre nuove caratteristiche. Dall’inizio alla fine, l’esperimento è durato circa 6 ore. I ricercatori stimano che avrebbero avuto bisogno di circa un mese per fare questa scoperta usando metodi tradizionali. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista scientifica Science Advances.
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