Composer des nanomatériaux - avec l'IA et la chimie
Les chercheurs ont mis au point un outil qui combine la synthèse chimique automatisée, la caractérisation à haut débit et la modélisation basée sur les données
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Le professeur Alexander Urban, chercheur à la LMU, et son équipe ont mis au point un outil qui pourrait révolutionner la conception de nouveaux matériaux. Synthesizer est une plateforme qui combine la synthèse chimique automatisée, la caractérisation à haut débit et la modélisation basée sur les données. L'objectif est de contrôler la croissance des nanocristaux avec une précision sans précédent et de créer ainsi des matériaux aux propriétés optiques sur mesure. Les résultats de leurs travaux, financés par le pôle d'excellence e-conversion, viennent d'être publiés par l'équipe de l'Université de Louvain dans la revue Advanced Materials.
Contrairement aux approches précédentes basées sur les données, Synthesizer est la première plateforme à relier l'ensemble de la chaîne, depuis la synthèse automatisée et la caractérisation optique à haut débit jusqu'à la dérivation assistée par l'IA de règles de conception concrètes, au sein d'un système ouvert et modulaire. "Aujourd'hui, nous pouvons composer les propriétés des matériaux presque comme une mélodie, note par note, paramètre par paramètre", déclare Alexander Urban. C'est exactement ce que permet le synthétiseur. La plateforme permet de produire et de caractériser automatiquement des variantes de pérovskites à base d'halogénures, tandis qu'un modèle d'intelligence artificielle apprend quelles combinaisons chimiques conduisent à des couleurs, des niveaux de luminosité ou des stabilités spécifiques.
Les propriétés optiques des pérovskites d'halogénure, telles que la couleur, la luminosité ou la largeur d'émission, déterminent leur utilisation dans les DEL, les cellules solaires ou les capteurs. "Même les plus petites différences de taille, de forme et de structure des nanocristaux peuvent modifier l'émission de lumière", explique Nina Henke, premier auteur et chercheur doctorant dans l'équipe d'Urban. "La mise au point est donc essentielle pour développer des matériaux précisément adaptés à des applications spécifiques."
Un coup de pouce pour le développement des pérovskites à base d'halogénures
La particularité de Synthesizer réside dans le fait que la plateforme est ouverte, flexible et extensible. Elle a été développée à l'origine pour les pérovskites d'halogénure, mais elle est en principe adaptée à d'autres classes de matériaux. À l'avenir, les chercheurs seront en mesure d'automatiser les synthèses, de faire varier systématiquement les paramètres et de générer des ensembles de données précieux en très peu de temps. Le modèle d'IA traduit ensuite ces données en règles de conception concrètes. Dans l'article de la revue, les chercheurs ne se contentent pas de présenter le concept, ils présentent également Synthesizer comme une plateforme librement accessible et modulairement adaptable.
"Notre objectif est d'accélérer la recherche sur les matériaux et de permettre des prédictions précises", explique Alexander Urban. "Cela permet de créer des cristaux aux propriétés optiques et physiques spécifiquement adaptées et de faire progresser l'optoélectronique et la photonique. La plateforme de synthèse est compatible avec les systèmes existants de synthèse automatisée. L'équipe de la LMU travaille actuellement à l'intégration de son développement dans la routine du laboratoire.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Nina A. Henke, Leo Luber, Ioannis Kouroudis, Jonathan Paul, Alexander Schuhbeck, Lukas M. Rescher, Tizian Lorenzen, Veronika Mayer, Knut Müller‐Caspary, Bert Nickel, Alessio Gagliardi, Alexander S. Urban; "Synthesizer: Chemistry‐Aware Machine Learning for Precision Control of Nanocrystal Growth"; Advanced Materials, 2025-11-5
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