L'IA aide les chimistes à développer des plastiques plus résistants

"Ces molécules peuvent être utiles pour fabriquer des polymères qui seraient plus résistants sous l'effet d'une force. Vous leur appliquez une contrainte et, au lieu de se fissurer ou de se casser, vous obtenez quelque chose de plus résistant", explique Heather Kulik, professeur de génie chimique Lammot du Pont au MIT, qui est également professeur de chimie et auteur principal de l'étude.

Les réticulants identifiés par les chercheurs dans cette étude sont des composés contenant du fer, connus sous le nom de ferrocènes, dont le potentiel en tant que mécanophores n'avait jusqu'à présent pas été largement exploré. L'évaluation expérimentale d'un seul mécanophore peut prendre des semaines, mais les chercheurs ont montré qu'ils pouvaient utiliser un modèle d'apprentissage automatique pour accélérer considérablement ce processus.

Ilia Kevlishvili, postdoc au MIT, est l'auteur principal de l'article en libre accès, publié dans ACS Central Science. Les autres auteurs sont Jafer Vakil, étudiant diplômé de Duke, David Kastner et Xiao Huang, tous deux étudiants diplômés du MIT, et Stephen Craig, professeur de chimie à Duke.

Le maillon le plus faible

Les mécanophores sont des molécules qui réagissent à la force de manière unique, généralement en changeant de couleur, de structure ou d'autres propriétés. Dans cette nouvelle étude, l'équipe du MIT et de Duke a cherché à savoir s'ils pouvaient être utilisés pour rendre les polymères plus résistants aux dommages.

Les nouveaux travaux s'appuient sur une étude réalisée en 2023 par Craig et Jeremiah Johnson, professeur de chimie A. Thomas Guertin au MIT, et leurs collègues. Dans cette étude, les chercheurs ont découvert que, de manière surprenante, l'incorporation de réticulants faibles dans un réseau de polymères peut renforcer l'ensemble du matériau. Lorsque des matériaux contenant ces réticulants faibles sont étirés jusqu'au point de rupture, les fissures qui se propagent dans le matériau essaient d'éviter les liaisons les plus fortes et de passer par les liaisons les plus faibles. Cela signifie que la fissure doit rompre plus de liaisons qu'elle ne le ferait si toutes les liaisons avaient la même résistance.

Pour trouver de nouveaux moyens d'exploiter ce phénomène, Craig et Kulik ont uni leurs forces pour tenter d'identifier des mécanophores qui pourraient être utilisés comme réticulants faibles.

"Nous disposions d'un nouvel aperçu et d'une nouvelle opportunité sur le plan mécanique, mais cela s'accompagnait d'un défi de taille : Parmi toutes les compositions possibles de la matière, comment se concentrer sur celles qui présentent le plus grand potentiel ? explique Craig. "Tout le mérite en revient à Heather et Ilia, qui ont su identifier ce défi et concevoir une approche pour le relever.

La découverte et la caractérisation des mécanophores est une tâche difficile qui nécessite soit des expériences qui prennent du temps, soit des simulations d'interactions moléculaires très intenses sur le plan informatique. La plupart des mécanophores connus sont des composés organiques, tels que le cyclobutane, utilisé comme réticulant dans l'étude 2023.

Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont voulu se concentrer sur des molécules connues sous le nom de ferrocènes, dont on pense qu'elles ont un potentiel en tant que mécanophores. Les ferrocènes sont des composés organométalliques dans lesquels un atome de fer est pris en sandwich entre deux anneaux contenant du carbone. Différents groupes chimiques peuvent être ajoutés à ces anneaux, ce qui modifie leurs propriétés chimiques et mécaniques.

De nombreux ferrocènes sont utilisés comme produits pharmaceutiques ou catalyseurs, et quelques-uns sont connus pour être de bons mécanophores, mais la plupart d'entre eux n'ont pas été évalués pour cet usage. Les tests expérimentaux sur un seul mécanophore potentiel peuvent prendre plusieurs semaines, et les simulations informatiques, bien que plus rapides, prennent encore quelques jours. L'évaluation de milliers de candidats à l'aide de ces stratégies est une tâche ardue.

Consciente qu'une approche d'apprentissage automatique pourrait accélérer considérablement la caractérisation de ces molécules, l'équipe du MIT et de Duke a décidé d'utiliser un réseau neuronal pour identifier les ferrocènes susceptibles d'être des mécanophores prometteurs.

Ils ont commencé par utiliser les informations d'une base de données connue sous le nom de Cambridge Structural Database, qui contient les structures de 5 000 ferrocènes différents qui ont déjà été synthétisés.

"Nous savions que nous n'avions pas à nous préoccuper de la question de la synthétisation, du moins du point de vue du mécanophore lui-même. Cela nous a permis de choisir un espace vraiment vaste à explorer, avec une grande diversité chimique, qui serait également réalisable sur le plan synthétique", explique M. Kevlishvili.

Les chercheurs ont tout d'abord effectué des simulations informatiques pour environ 400 de ces composés, ce qui leur a permis de calculer la force nécessaire pour séparer les atomes de chaque molécule. Pour cette application, ils recherchaient des molécules qui se briseraient rapidement, car ces liens faibles pourraient rendre les matériaux polymères plus résistants à la déchirure.

Ils ont ensuite utilisé ces données, ainsi que des informations sur la structure de chaque composé, pour former un modèle d'apprentissage automatique. Ce modèle a permis de prédire la force nécessaire pour activer le mécanophore, qui influe à son tour sur la résistance à la déchirure, pour les 4 500 composés restants de la base de données, ainsi que pour 7 000 composés supplémentaires similaires à ceux de la base de données, mais dont certains atomes ont été réarrangés.

Les chercheurs ont découvert deux caractéristiques principales susceptibles d'accroître la résistance à la déchirure. D'une part, les interactions entre les groupes chimiques attachés aux anneaux de ferrocène. En outre, la présence de molécules volumineuses attachées aux deux anneaux du ferrocène rendait la molécule plus susceptible de se briser sous l'effet des forces appliquées.

Si la première de ces caractéristiques n'était pas surprenante, la seconde n'aurait pas été prédite par un chimiste et n'aurait pas pu être détectée sans l'intelligence artificielle, affirment les chercheurs. "C'est quelque chose de vraiment surprenant", déclare M. Kulik.

Des plastiques plus résistants

Une fois que les chercheurs ont identifié une centaine de candidats prometteurs, le laboratoire de Craig à Duke a synthétisé un matériau polymère incorporant l'un d'entre eux, connu sous le nom de m-TMS-Fc. Dans le matériau, le m-TMS-Fc agit comme un réticulant, reliant les brins de polymères qui composent le polyacrylate, un type de plastique.

En appliquant une force à chaque polymère jusqu'à ce qu'il se déchire, les chercheurs ont constaté que le m-TMS-Fc faible produisait un polymère fort et résistant à la déchirure. Ce polymère s'est avéré environ quatre fois plus résistant que les polymères fabriqués avec du ferrocène standard comme réticulant.

"Cela a de grandes implications, car si nous pensons à tous les plastiques que nous utilisons et à toute l'accumulation de déchets plastiques, si vous rendez les matériaux plus résistants, cela signifie que leur durée de vie sera plus longue. Ils seront utilisables plus longtemps, ce qui pourrait réduire la production de plastique à long terme", explique M. Kevlishvili.

Les chercheurs espèrent maintenant utiliser leur approche d'apprentissage automatique pour identifier des mécanophores présentant d'autres propriétés souhaitables, telles que la capacité de changer de couleur ou de devenir catalytiquement actifs en réponse à la force. Ces matériaux pourraient être utilisés comme capteurs de stress ou comme catalyseurs commutables, et ils pourraient également être utiles pour des applications biomédicales telles que l'administration de médicaments.

Dans ces études, les chercheurs prévoient de se concentrer sur les ferrocènes et d'autres mécanophores contenant des métaux qui ont déjà été synthétisés mais dont les propriétés ne sont pas entièrement comprises.

"Les mécanophores à base de métaux de transition sont relativement peu explorés et leur fabrication est probablement un peu plus difficile", explique M. Kulik. "Ce processus de calcul peut être largement utilisé pour élargir l'espace des mécanophores étudiés.