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Crédito: Science Advances
Cientistas de todo o mundo estão interessados em desenvolver novos materiais para ajudar as pessoas a viver vidas mais sustentáveis e saudáveis, mas a busca para produzi-los requer conhecimento detalhado das estruturas misteriosas das moléculas das quais são feitas. Os projetistas desejam substituir o plástico desperdiçado por compostos derivados de plantas sustentáveis, mas isso pode ser um desafio sem o conhecimento da estrutura molecular do composto de plantas. Uma nova técnica desenvolvida na Universidade de Aalto deve permitir que os pesquisadores obtenham essas informações essenciais.
Para conseguir isso, os pesquisadores combinaram uma técnica comum de análise de materiais com inteligência artificial. A Microscopia de Força Atômica (AFM) usa uma agulha incrivelmente fina para medir o tamanho e a forma de objetos do tamanho de nanômetros e já pode ser usada para medir a estrutura de moléculas planas planas, tipo panqueca. Ao treinar um algoritmo de inteligência artificial em muitos dados do AFM, os cientistas agora podem identificar moléculas mais complexas com aplicativos interessantes do mundo real.
A equipe agora pode capturar imagens de uma única molécula tridimensional, com detalhes suficientes para que seja possível entender as diferentes propriedades químicas de diferentes partes da molécula. O trabalho foi realizado por pesquisadores da Universidade de Aalto, liderados pelo professor Peter Liljeroth da Academia, e pelos professores Adam S. Foster e Juho Kannala; e foi publicado recentemente na revista Science Advances.
"O método atualmente usado pelos pesquisadores adivinha a estrutura, simula imagens AFM e verifica se o palpite estava correto. Quando há muitas possibilidades, isso é lento e difícil, e no final não se pode ter certeza de que todas as estruturas possíveis foram pensadas". explica Peter Liljeroth.
Os pesquisadores usaram uma biomolécula bem conhecida chamada 1S-cânfora, que possui uma estrutura atômica conhecida e, como bioproduto da indústria da madeira, é semelhante a muitas das moléculas pelas quais outros pesquisadores da Aalto estão interessados em produzir produtos sustentáveis. Usando uma combinação de aprendizado de máquina e simulações de AFM, a equipe do professor Foster desenvolveu um sistema de aprendizado profundo que combina um conjunto de imagens AFM com sua estrutura molecular . Primeiro, o sistema de aprendizado de máquina foi testado em dados AFM simulados, analisando várias moléculas com geometrias planas e não planares. Para testar se funcionou, dados experimentais foi usado com resultados empolgantes: a IA conseguiu interpretar de maneira confiável e rápida as imagens AFM de moléculas 3D complexas e dizer quais seriam suas propriedades químicas.
Benjamin Alldritt, o primeiro autor do artigo, explica: "Esta pesquisa é empolgante porque nos oferece novas maneiras de entender os materiais usando os experimentos atuais. Ao combinar o aprendizado de máquina com o AFM, podemos entender imagens de estruturas 3D que antes não eram possíveis. Além disso, esse novo método é mais rápido do que os métodos já existentes para determinar como a molécula fica na superfície e é mais rápido e confiável do que os especialistas humanos para esta tarefa".
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Mais informações: Benjamin Alldritt et al. Descoberta automatizada de estruturas em microscopia de força atômica, Science Advances (2020). DOI: 10.1126 / sciadv.aay6913
Informações da revista: Science Advances
Fornecido por Aalto University
Fonte: Phys News / 27/02/2020
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HélioR.M.Cabral (Economista, Escritor e Divulgador de conteúdos da Astronomia, Astrofísica,
Astrobiologia e Climatologia).
Membro da Society for Science and the Public
(SSP) e assinante de conteúdos científicos da NASA (National Aeronautics and
Space Administration) e ESA (European Space Agency).
Participa do
projeto S`Cool Ground Observation (Observações de Nuvens) que é integrado ao
Projeto CERES (Clouds and Earth´s Radiant Energy System) administrado pela
NASA.A partir de 2019, tornou-se membro
da Sociedade Astronômica Brasileira (SAB), como astrônomo amador.
Participa também do projeto The Globe Program / NASA
Globe Cloud, um Programa de Ciência e Educação Worldwide, que também tem o
objetivo de monitorar o Clima em toda a Terra. Este projeto é patrocinado pela
NASA e National Science Fundation (NSF), e apoiado pela National Oceanic and Atmospheric
Administration (NOAA) e U.S Department of State.
e-mail: heliocabral@coseno.com.br
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