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O aprendizado de máquina ajuda a encontrar polímeros mais fortes
E se os plásticos pudessem curar, sentir o estresse ou durar mais?Um método de aprendizado de máquina encontra moléculas ocultas que podem mudar a maneira como projetamos materiais.
Uma estratégia desenvolvida por pesquisadores da MIT e Duke University usa o aprendizado de máquina para identificar moléculas de reticulação que tornam os polímeros mais resistentes ao rasgo.Isso pode ajudar a reduzir o desperdício de plástico.O método se concentra nos mecanóforos, que são moléculas que alteram a estrutura ou o comportamento quando expostos à força e usam uma rede neural para rastrear candidatos.
Os pesquisadores aplicaram esse método a ferrocenos, compostos contendo ferro não amplamente estudados como mecanóforos.Os testes mostraram que o material era cerca de quatro vezes mais resistente do que os feitos com reticuladores com base no ferroceno.
A primeira etapa envolveu simular cerca de 400 ferrocenos para calcular a força necessária para quebrar os títulos.Esses dados treinaram um modelo de aprendizado de máquina para prever a resistência às lacrimejantes em outros compostos.O modelo encontrou duas características que melhoraram o desempenho - interações entre grupos químicos nos anéis e a presença de grandes grupos em ambos os lados do ferroceno.Embora o primeiro recurso fosse esperado, o segundo foi resultado da IA e não previsto por um químico humano.
Encontrar e testar mecanóforos é geralmente um processo lento.Os mecanóforos mais conhecidos são orgânicos, como o ciclobutano, que tem sido usado como reticulador.Testar um mecanoforo no laboratório pode levar semanas.Até simulações levam dias.Isso dificulta a triagem tradicional quando há milhares de opções.
Os ferrocenos são comuns em catálise e pesquisa de drogas, mas não foram testados como mecanóforos.Esses compostos organometálicos têm um átomo de ferro entre dois anéis à base de carbono.Os anéis carregam grupos químicos que afetam como a molécula reage à força.
Ao trabalhar com ferrocenos e usar o aprendizado de máquina, a equipe mostrou uma maneira mais escalável de encontrar mecanóforos úteis.Essa abordagem também pode ajudar a encontrar compostos que respondem à força alterando a cor, desencadeando reações ou outros comportamentos.Isso pode ser útil para detectar estresse, trocar catalisadores ou entregar medicamentos.
Trabalhos futuros provavelmente analisarão os ferrocenos e outros compostos à base de metal para encontrar mais mecanóforos e desenvolver novos materiais.