Composição de nanomateriais - com IA e química
Os investigadores desenvolveram uma ferramenta que combina a síntese química automatizada, a caraterização de alto rendimento e a modelação baseada em dados
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O Professor Alexander Urban, investigador da LMU, e a sua equipa desenvolveram uma ferramenta que poderá revolucionar a conceção de novos materiais. O Synthesizer é uma plataforma que combina síntese química automatizada, caraterização de alto rendimento e modelação baseada em dados. O objetivo é controlar o crescimento de nanocristais com uma precisão sem precedentes, criando assim materiais com propriedades ópticas personalizadas. Os resultados do seu trabalho, financiado pelo Cluster de Excelência em e-conversão, foram agora publicados pela equipa da LMU na revista Advanced Materials.
Ao contrário de abordagens anteriores baseadas em dados, o Synthesizer é a primeira plataforma a ligar toda a cadeia, desde a síntese automatizada e a caraterização ótica de alto rendimento até à derivação apoiada por IA de regras de conceção concretas num sistema aberto e modular. "Atualmente, podemos compor as propriedades dos materiais quase como uma melodia, nota a nota, parâmetro a parâmetro", afirma Alexander Urban. É exatamente isso que o Synthesizer permite. Utilizando a plataforma, as variantes de perovskitas de halogenetos podem ser produzidas e caracterizadas automaticamente, enquanto um modelo de IA aprende quais as combinações químicas que conduzem a cores, níveis de brilho ou estabilidades específicas.
As propriedades ópticas das perovskitas de halogenetos, como a cor, o brilho ou a largura da emissão, determinam a sua utilização em LED, células solares ou sensores. "Mesmo as mais pequenas diferenças no tamanho, forma e estrutura dos nanocristais podem alterar a emissão de luz", explica Nina Henke, primeira autora e investigadora de doutoramento da equipa de Urban. "O ajuste fino é, por isso, essencial para desenvolver materiais que sejam precisamente adaptados a aplicações específicas."
Um impulso turbo para o desenvolvimento de perovskitas de halogenetos
O que torna o Synthesizer especial é o facto de a plataforma ser aberta, flexível e expansível. Foi originalmente desenvolvida para perovskitas de halogenetos, mas é, em princípio, adequada também para outras classes de materiais. No futuro, os investigadores poderão automatizar as sínteses, variar sistematicamente os parâmetros e gerar conjuntos de dados valiosos num período de tempo muito curto. O modelo de IA traduz então estes dados em regras de conceção concretas. No artigo da revista, os investigadores não só apresentam o conceito, como também lançam o Synthesizer como uma plataforma livremente disponível e modularmente adaptável.
"O nosso objetivo é acelerar a investigação de materiais e permitir previsões precisas", afirma Alexander Urban. "Isto torna possível criar cristais com propriedades ópticas e físicas especificamente ajustadas e fazer avançar a optoelectrónica e a fotónica." A plataforma de síntese é compatível com os sistemas existentes de síntese automática. A equipa da LMU está atualmente a trabalhar na integração do seu desenvolvimento na rotina laboratorial.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
Publicação original
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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