Автономная платформа MIT ускоряет поиск оптимальных полимерных смесей

/ НаукаНовости / Наука

A) Пример симуляции взаимодействия между различными мономерами и GOx при 380K. (B) Пример симуляции для 10 полимерных цепей и 1 GOx, демонстрирующий возможное взаимодействие между RHPB и GOx. Автор: ChemRxiv. 2024; doi:10.26434/chemrxiv-2024-nh0xn

Учёные часто ищут новые материалы на основе полимеров. Вместо того чтобы создавать полимеры с нуля, они экономят время и ресурсы, смешивая существующие полимеры для достижения нужных свойств.

Однако поиск оптимальной смеси — сложная задача. Количество возможных комбинаций практически бесконечно, а взаимодействие полимеров сложно предсказать из-за их нелинейных свойств.

Чтобы ускорить открытие новых материалов, исследователи из MIT разработали полностью автономную экспериментальную платформу, способную эффективно находить лучшие полимерные смеси. Исследование опубликовано в журнале Matter.

Замкнутая система использует мощный алгоритм для анализа широкого спектра потенциальных смесей, передавая выбранные комбинации роботизированной системе, которая смешивает химикаты и тестирует каждый вариант.

На основе результатов алгоритм определяет, какие эксперименты проводить дальше, продолжая процесс до достижения заданных свойств.

«Если рассматривать всё пространство возможных формул, можно обнаружить новые или улучшенные свойства. Другие подходы могут упустить из виду компоненты с посредственной индивидуальной эффективностью, которые оказываются ключевыми в лучших смесях», — объясняет Коннор Коли, старший автор исследования.

Во время испытаний система автономно выявила сотни смесей, превосходящих исходные полимеры. Интересно, что лучшие комбинации не всегда содержали самые эффективные индивидуальные компоненты.

Платформа способна генерировать и тестировать до 700 новых полимерных смесей в день, требуя вмешательства человека только для пополнения реагентов. Оптимальная смесь показала на 18% лучшую термостабильность ферментов по сравнению с любым из её компонентов.

Хотя текущее исследование сосредоточено на стабилизации белков, платформу можно адаптировать для разработки новых пластиков, электролитов батарей или наночастиц для адресной доставки лекарств.

ИИ: В 2025 году такие автономные системы становятся ключевым инструментом в материаловедении, сокращая годы ручного тестирования до дней алгоритмического поиска. Особенно впечатляет, что лучшие смеси оказались неочевидными — это демонстрирует ограничения человеческой интуиции в сложных многокомпонентных системах.

Дополнительная информация: Autonomous Discovery of Functional Random Heteropolymer Blends through Evolutionary Formulation Optimization, Matter (2025). DOI: 10.1016/j.matt.2025.102336. Источник: Massachusetts Institute of Technology

Подписаться на обновления Новости / Наука
Зарегистрируйтесь на сайте, чтобы отключить рекламу

ℹ️ Помощь от ИИ

В статье есть ошибки или у вас есть вопрос? Попробуйте спросить нашего ИИ-помощника в комментариях и он постарается помочь!

⚠️ Важно:

• AI Rutab читает ваши комментарии и готов вам помочь.
• Просто задайте вопрос 👍
• ИИ может давать неточные ответы!
• ИИ не скажет «Я не знаю», но вместо этого может дать ошибочный ответ.
• Всегда проверяйте информацию и не полагайтесь на него как на единственный источник.
• К ИИ-помощнику можно обратиться по имени Rutab или Рутаб.

Топ дня 🌶️


0 комментариев

Оставить комментарий


Все комментарии - Наука