Un algoritmo de IA ofrece una mejor forma de buscar y crear materiales nanoporosos
Algún día los materiales nanoporosos podrán resolver algunos de los problemas más graves de la sociedad, desde capturar dióxido de carbono o metano del aire hasta almacenar hidrógeno gaseoso como combustible y detectar compuestos tóxicos en el aire.
Gracias a sus diminutos poros de tamaño nanométrico, estos materiales son útiles para muchas aplicaciones relacionadas con la sostenibilidad, pero como los químicos los crean en laboratorio molécula a molécula, su desarrollo es engorroso y caro.
Un grupo de investigadores de la Universidad Estatal de Washington y la Universidad Estatal de Oregón ha desarrollado un algoritmo informático único que juega a un juego de 20 preguntas, reduciendo rápidamente miles de posibles diseños moleculares para encontrar el óptimo con costes y esfuerzo mínimos. El estudio se ha publicado en la revista Molecular Systems Design and Engineering Journal.
«El problema clave es que los materiales nanoporosos son una mezcla de distintos elementos químicos, que hay que combinar para encontrar la mejor combinación. Los materiales nanoporosos tienen una enorme variedad de posibles bloques moleculares de construcción y estructuras, que pueden mezclarse casi de forma infinita. Si probáramos cada vez nuevas configuraciones de estos elementos y sus estructuras en el laboratorio, sería muy caro, por eso el reto computacional consiste en determinar la combinación correcta de elementos con las propiedades que le interesan. Aquí es donde resulta útil nuestro trabajo algorítmico basado en IA»
En el marco del estudio, que demuestra el concepto, los científicos seleccionaron al mejor candidato de materiales nanoporosos para absorber metano, un potente gas de efecto invernadero que contribuye al calentamiento global. Tras evaluar solo 120 posibles candidatos, encontraron al mejor candidato, ya conocido, de una biblioteca de 70 000 materiales, y lo hicieron de forma notablemente mejor que los algoritmos tradicionales.
«Los materiales nanoporosos (MNP) pueden utilizarse para almacenar, capturar y detectar muchos gases diferentes. En el caso de un problema de adsorción, a menudo queremos encontrar en la biblioteca el material con las propiedades de adsorción óptimas. El alto coste de sintetizar MNP y de medir la adsorción de gases, ya sea que estos experimentos se realicen en el laboratorio o mediante simulación, a menudo impide una búsqueda exhaustiva», afirma el estudio.
Jana Doppa, coautora del estudio y profesora asociada de la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática, afirmó: «Los algoritmos de Aryan permiten encontrar el mejor material con menos evaluaciones». Una de las razones por las que el algoritmo funciona bien es que tiene en cuenta las estructuras tridimensionales del material.
«Intentamos hacer una búsqueda algo más inteligente, mientras que los métodos existentes que se usan no intentaban aprovechar los modelos de relación entre la estructura del material y sus propiedades. Construimos explícitamente modelos estadísticos que nos permitieron predecir las propiedades de materiales desconocidos y tener una incertidumbre bien calibrada, lo que significa que sabes lo que no sabes; por eso, cuando explorábamos el espacio, lo hacíamos de una forma mucho más razonable y no al azar»
Como su algoritmo aparecía en cada nueva iteración del material, realizaba virtualmente el experimento, actualizaba su comprensión de la estructura y de la relación entre las propiedades y, a partir de ello, seleccionaba otro material nanoporoso.
Ahora los investigadores pretenden automatizar y generalizar aún más la metodología. Ya han logrado avances fundamentales en este objetivo en un nuevo artículo que se presentará en la Conferencia 2021 sobre Sistemas de Procesamiento de Información Neuronal (NeurIPS). Los científicos esperan utilizar estos algoritmos únicos para mejorar la búsqueda en otros tipos de aplicaciones reales, por ejemplo, en el desarrollo de catalizadores utilizados en procesos industriales.
Un material nanoporoso es un material que contiene poros cuyo tamaño está en el rango nanométrico (~1-100 nm). El término se usa para indicar que las propiedades específicas del material (sensoriales, adsorbentes, catalíticas, difusivas y otras) están asociadas a la presencia de nanoporos. A este tipo de materiales pertenecen la mayoría de las membranas, sorbentes y catalizadores conocidos.
Existen muchos materiales nanoporosos naturales, pero también pueden fabricarse de forma artificial. Para ello hay que combinar polímeros con distintos puntos de fusión, de modo que, al calentarse, uno de los polímeros se descompone. Un material poroso con poros de igual tamaño tiene la propiedad de dejar pasar solo algunas sustancias, bloqueando otras.
Los materiales nanoporosos se emplean en máscaras antigás, en sistemas de soporte vital autónomo de submarinos y estaciones espaciales habitadas. Pueden usarse en filtros para la purificación fina del aire y del agua de contaminantes (en particular, de sustancias químicas y bacteriológicas tóxicas). Para que el material funcione de forma eficaz es importante superar el umbral de percolación, a partir del cual los poros y canales no conectados entre sí empiezan a formar pasos continuos para el paso de un fluido.
