Rayt Seneresin, Prinston Universitetinin müəllifi

Stephanie Baum tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Kredit: Amerika Kimya Cəmiyyətinin Jurnalı (2025). DOI: 10.1021/jacs.5c13960

Prinston tədqiqatçıları metal üzvi çərçivələr (MOF) kimi tanınan qabaqcıl materialların kəşfini sürətləndirmək üçün yeni bir vasitə hazırlayıblar.

MOF-lar geniş daxili səth sahəsinə malik mikroskopik süngərə bənzər strukturlar əmələ gətirən yeni bir material sinfidir. Bu keyfiyyət cəmiyyətin maddələri molekulyar səviyyədə necə tutduğunu, udduğunu və süzdüyünü dəyişdirəcəyinə söz verir. Tədqiqatçılar bunun batareya kimyasının daha yaxşı olmasına, karbonun daha səmərəli tutulmasına və təmiz suya çıxışın yaxşılaşmasına səbəb ola biləcəyini söyləyirlər.

Lakin alimlər seçim problemi ilə üzləşirlər. MOF-lar yüksək modulyardır və metal-ion düyünlərindən və düyünləri böyük şəbəkələrə birləşdirən üzvi molekullardan ibarətdir. Tədqiqatçılar trilyonlarla mümkün kimyəvi birləşmənin olduğunu deyirlər. Lakin bütün birləşmələr eyni dərəcədə faydalı deyil və bəzilərini laboratoriyada hazırlamaq belə mümkün deyil.

İndi Adji Bousso Dienqin rəhbərlik etdiyi bir qrup, tədqiqatçıların saysız-hesabsız faydasız strukturları araşdırmaq ehtiyacını aradan qaldırmaq üçün hansı MOF strukturlarının yaxşı namizəd olduğunu təxmin etmək üçün maşın öyrənməsindən istifadə edən bir metod hazırlayıb. Nəticələr Amerika Kimya Cəmiyyətinin Jurnalında dərc olunub .

“Alətimiz ənənəvi molekulyar simulyasiyalar üçün yeddi saatdan iki günə qədər olan proqnozu vermək üçün saniyələr çəkir”, – deyə kompüter elmləri üzrə dosent və Prinston Materiallar İnstitutunun əlaqəli müəllim üzvü Dienq bildirib.

Xüsusilə, komanda proqnozlar vermək üçün sərbəst enerji adlanan molekulyar strukturun sabitliyini təsvir edən bir ölçüdən istifadə etdi.

Alətin hazırlanması üç əsas mərhələdən ibarət idi. Birincisi, onlar MOF-ların əsas fiziki və kimyəvi xüsusiyyətlərini maşının oxuya biləcəyi ardıcıllıqlara çevirməli idilər. İkincisi, onlar modellərini öyrətmək üçün MOF-ların verilənlər bazası yaratdılar. Nəhayət, onlar müəyyən materiallar haqqında proqnozlar vermək üçün modelini dəfələrlə işlətdilər.

MOF-un fərdi atomlarının və vahidlərinin sərbəst enerjisi ilə əlaqəli fiziki və kimyəvi xüsusiyyətləri maşın oxuna bilən bir təsvirə çevirmək çətin idi və bu tədqiqatın açarı idi.

“Tapdığımız ardıcıllıq təsviri əslində hər şeyin kilidini açdı”, Dieng dedi.

Bu sistemdən istifadə edərək, onlar bir milyon MOF üçün nümayəndəliklər yaratdılar.

Daha sonra komanda, verilənlər bazalarındakı bütün bir milyon MOF-un sərbəst enerji dəyərlərini proqnozlaşdırmaq üçün xüsusi hazırlanmış bir dil modelini öyrətdi və bu model sərbəst enerji ilə sıx əlaqəli daha sadə bir xarakteristikadan istifadə edərək kalibrləndi. Onlar məlum sərbəst enerji dəyərlərinə malik təxminən 65.000 materialdan istifadə edərək verilənlər bazasının nümunəsini sınaqdan keçirdikdə, modelin proqnozları vaxtın 97%-də dəqiq oldu.

Dienqin əməkdaşı, Kolorado Mədən Məktəbindən Dieqo Qomez-Qvaldron əvvəllər müəyyən etmişdi ki, müəyyən bir sərbəst enerji dəyərindən (mol başına 4,4 kilojoul) aşağıda MOF sabit hesab olunur və laboratoriyada sintez edilə bilər.

Dienq dedi: “Əgər yeni bir MOF-unuz varsa, onun sərbəst enerjisini və sintez edilə bilən olub-olmadığını da təxmin edə bilərsiniz”.

Komanda hazırda ardıcıllıq təsvirlərini sadələşdirmək və bəzi strukturlarla bağlı hesablama xərclərini azaltmaq üzərində işləyir. Onlar həmçinin sabit MOF-ları tapmağa kömək etmək üçün alətlərinə axtarış funksiyası əlavə etmək üçün bu sistemdən istifadə edirlər.

Dienq bildirib ki, “İndi ardıcıllığın özünü çox tez və çox ucuz hesablaya biləcəyiniz problemi həll edirik. Bu texnologiya tədqiqatçılara resursları karbon tutma , enerji saxlama, kataliz və qaz ayrılması sahələrində praktik tətbiqlər üçün perspektivli namizədlərə yönəltməyə imkan verir.”

Daha çox məlumat: Andre Niyongabo Rubungo və digərləri, Maşın Öyrənməsi vasitəsilə MOF Sərbəst Enerjisinin Yüksək Dəqiq və Sürətli Proqnozu, Amerika Kimya Cəmiyyətinin Jurnalı (2025). DOI: 10.1021/jacs.5c13960

Jurnal məlumatı: Amerika Kimya Cəmiyyətinin Jurnalı 

Prinston Universiteti tərəfindən təmin edilir