AI ilə gücləndirilmiş axtarış yeni, daha davamlı plastiklər üçün molekullar kəşf edir - Tech Xəbər

Süni İntellekt

AI ilə gücləndirilmiş axtarış yeni, daha davamlı plastiklər üçün molekullar kəşf edir

10
Link kopyalandı

15

05.08.2025, 13:43

Süni intellekt

Oxumaq vaxt alır?

Məqalələri dinləyə bilərsiz

MIT və Duke Universitetindən olan tədqiqatçılar polimer materiallarını gücləndirmək üçün yeni bir strategiya təqdim ediblər. Bu yanaşma daha davamlı plastiklər istehsal etməyə və plastik tullantıların azalmasına kömək edə bilər. Alimlər maşın öyrənməsi vasitəsilə polimer materiallarına əlavə edilə bilən və onların cırılmadan əvvəl daha çox gücə dözməsinə imkan verən çapraz bağlayıcı molekullar müəyyən ediblər. Bu çapraz bağlayıcılar mexanoforlar adlanan molekullar sinfinə daxildir ki, bunlar mexaniki qüvvəyə cavab olaraq formalarını və ya digər xüsusiyyətlərini dəyişir.

"Bu molekullar polimerlərin mexaniki gücə qarşı daha davamlı olmasında faydalı ola bilər. Onlara stress tətbiq edirsiniz və çatlama və ya qırılma əvəzinə daha yüksək dayanıqlıq müşahidə edirsiniz," deyə MIT-in Kimya Mühəndisliyi üzrə Lammot du Pont professoru Heather Kulik bildirib.

Araşdırmada müəyyən edilən çapraz bağlayıcılar ferrocenlər kimi tanınan dəmir tərkibli birləşmələrdir. Bunlar mexanofor kimi potensialı geniş şəkildə araşdırılmamışdır. Bir mexanoforu eksperimental olaraq qiymətləndirmək həftələr tələb edə bilər, lakin tədqiqatçılar maşın öyrənməsi modeli vasitəsilə bu prosesi əhəmiyyətli dərəcədə sürətləndirə biləcəklərini göstəriblər.

MIT postdoktoru İlia Kevlişvili tərəfindən aparılan bu araşdırma "ACS Central Science" jurnalında dərc edilib. Digər müəlliflər arasında Duke Universitetinin magistrantı Cafer Vakil, MIT-in aspirantları David Kastner və Xiao Huang, həmçinin Duke Universitetinin kimya professoru Stephen Craig yer alır.

Mexanoforlar unikal yollarla mexaniki qüvvəyə cavab verən molekullardır, adətən rəngini, strukturunu və ya digər xüsusiyyətlərini dəyişirlər. MIT və Duke Universitetinin tədqiqatçıları bu molekulların polimerlərin zədəyə qarşı daha davamlı olmasına kömək edə biləcəyini araşdırmaq istəyiblər.

Araşdırma 2023-cü ildə Craig və MIT-dən olan Jeremiah Johnson tərəfindən aparılan bir işə əsaslanır. Həmin araşdırmada zəif çapraz bağlayıcıların polimer şəbəkəsinə daxil edilməsinin ümumi materialı gücləndirə biləcəyi aşkar edilmişdi. Zəif çapraz bağlayıcılar olan materiallar çəkilmə nöqtəsinə çatdıqda, hər hansı bir çat güclü bağlardan yan keçərək zəif bağlardan keçir. Bu, çatın daha çox bağ qırmasını tələb edir, əgər bütün bağlar eyni gücdə olsaydı.

Yeni mexanoforların potensialını araşdırmaq üçün Craig və Kulik maşın öyrənməsindən istifadə edərək zəif çapraz bağlayıcılar kimi istifadə edilə biləcək mexanoforları müəyyən etməyə çalışıblar. "Bu mexanizmi başa düşmək və yeni bir fürsət yaratmaqla yanaşı, böyük bir çətinlik də vardı: bütün mümkün birləşmələr içərisindən ən böyük potensiala malik olanları necə seçmək?" deyə Craig bildirib.

Tədqiqatçılar Cambridge Struktur Məlumat Bazasından 5,000 ferrocen birləşməsinin struktur məlumatlarını götürərək bu molekulların mexanofor kimi potensialını qiymətləndirmək üçün maşın öyrənməsindən istifadə ediblər. Təhlil nəticəsində tədqiqatçılar 100 perspektivli namizəd müəyyən ediblər. Bu molekullardan biri, m-TMS-Fc, Duke Universitetində sintez olunaraq polimer materialına daxil edilib. Bu zəif çapraz bağlayıcı polimerləri daha davamlı hala gətirmişdir.

Araşdırma nəticəsində əldə edilən polimer adi ferrocen çapraz bağlayıcıları ilə hazırlanmış polimerlərdən təxminən dörd dəfə daha möhkəm olub. "Bu, böyük təsirə malikdir, çünki istifadə etdiyimiz bütün plastikləri və plastik tullantıların toplanmasını nəzərə alsaq, materialları daha möhkəm etmək onların ömrünü uzada bilər. Bu, uzunmüddətli perspektivdə plastik istehsalını azalda bilər," deyə Kevlişvili qeyd edib.

Tədqiqatçılar gələcəkdə maşın öyrənmə yanaşmalarından istifadə edərək mexanoforların rəng dəyişmək, katalitik aktivlik kimi digər arzuolunan xüsusiyyətlərini araşdırmaq niyyətindədirlər. Bu materiallar stress sensorları, dəyişdirilə bilən katalizatorlar və dərman çatdırılması kimi biotibbi tətbiqlər üçün faydalı ola bilər.

"Keçid metallarına əsaslanan mexanoforlar nisbətən az araşdırılıb və onları hazırlamaq bir qədər çətin ola bilər," deyə Kulik bildirib. "Bu hesablama iş axını mexanoforların öyrənilmə sahəsini genişləndirmək üçün geniş şəkildə istifadə edilə bilər."

10
Link kopyalandı

Bir istifadəçi, ChatGPT-ni kalkulyatorda işə salmağı bacarıb! (VİDEO)