Los nanomateriales poseen propiedades físicas y químicas únicas, que se pueden controlar mediante su forma y su tamaño. El control de la morfología de los nanomateriales es crucial para ajustar sus propiedades ópticas, eléctricas y magnéticas, sin embargo, a pesar de la disponibilidad de varias rutas sintéticas, encontrar las condiciones óptimas es un gran desafío. Como resultado, la síntesis de nanomateriales a menudo sufre de irreproducibilidad, bajo rendimiento y polidispersidad.
Investigadores de la Universidad de Glasgow, UK, desarrollaron un robot de síntesis química autónoma para la exploración inteligente, el descubrimiento y la optimización de nanoestructuras (AI-EDIDON, del inglés) conducidas por algoritmos de aprendizaje automático, teoría y retroalimentación espectroscópica en tiempo real, que controlan las condiciones de reacción y permiten la creación selectiva de plantillas de reacciones. En particular, la exploración abierta de la síntesis de múltiples pasos mediada por semillas de nanopartículas de oro (AuNP) a través de la caracterización ultravioleta-visible en línea los condujo al descubrimiento de cinco categorías de nanopartículas. La plataforma optimizó las nanoestructuras con las propiedades ópticas deseadas mediante la combinación de experimentos y simulaciones de espectro de extinción para lograr un rendimiento de hasta el 95 %.
El desarrollo de tales arquitecturas robóticas de precisión autónomas capaces de realizar experimentos paralelos, con un sistema de control de lazo cerrado guiado por algoritmos de aprendizaje automático, puede proporcionar un camino viable para abordar la alta dimensionalidad y la sensibilidad a las condiciones de síntesis de nanomateriales.
Publicado en Science Advances
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