物理科技生物学-PHYICA

用机器学习理解混ATKD-270合材料的界面

纳米技术 2021-10-06 23:58:34

格拉茨理工大学 插图显示了吸附在金属表面上的三种分子所形成的截然不同的表面结构

信用:杰恩德尔——图格拉茨 使用机器学习方法,格拉茨大学的研究人员可以预测杂化材料界面上功能化分子的结构形成

现在他们也成功地找到了这种结构形成的驱动力

纳米材料的生产涉及功能化(有机)分子在无机表面的自组装过程

这种有机和无机成分的结合对于有机电子和纳米技术的其他领域的应用是必不可少的

直到现在,某些所需的表面性能通常是在反复试验的基础上获得的

分子被化学改性,直到找到所需表面性质的最佳结果

然而,控制分子在界面上自组装的过程非常复杂,微小的分子变化可能导致完全不同的基序

格拉茨大学的物理学家在一项发表在著名杂志《纳米》上的研究中解释了这种意想不到的结构形成

为此,研究人员研究了银表面的醌类化合物

来自固态物理研究所的第一作者安德烈亚斯·杰德解释道:“天真地,人们可能会认为大小略有不同但功能相同的分子会形成相似的图案

与此形成鲜明对比的是,我们的联合理论和实验研究表明醌类可以形成多种结构

尽管初始条件不变,但如果没有相关相互作用的详细知识,这些结构的形成是无法预测和计划的

" 三种相反的驱动力 格拉茨的研究人员与来自FSU耶拿的团队一起,现在已经开始打破这种不可预测性

他们发现,结构的形成是三种相反驱动力之间权衡的结果:分子和金属之间的相互作用试图迫使所有分子进入相同的方向,而分子之间的相互作用有时倾向于不同的方向

分子的几何形状则充当第三个因素,阻止或仅部分允许某些相互作用

基于此,他们能够建立一个设计原则,通过这个原则可以预测界面上形成的结构,以及它们随后的性质——至少对于第一类分子是这样

基于机器学习的搜索算法(样本)发挥了重要作用

杰德勒阐述道:“我们能够在这份出版物中表明,我们的算法预测的结构与有机-无机界面的实验特征非常一致——无论是分子在表面上如何定向,还是基序如何在表面上重复

此外,我们的分析第一次允许对驱动力进行详细和定量的分解,不仅是对实验形成的结构,而且是事实上所有可能的结构

这是一个重要的结构形成的幕后观察

" 模块化构件的界面特性 同样重要的交互机制的非直观相互作用对于功能接口的设计仍然是一个挑战

然而,通过对所有驱动力的详细研究,格拉茨大学的物理学家仍然能够为给定类别的分子设计出功能化分子自组装的设计原理

一旦对不同类别的分子进行了足够的分析,就可以很容易地在计算机上用模块化的构件组装出符合所需界面特性的分子

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