Naujų junginių ar lydinių, kurių paviršiai gali būti naudojami kaip katalizatoriai cheminėse reakcijose, kūrimas gali būti sudėtingas procesas, labai priklausantis nuo patyrusių chemikų intuicijos. MIT mokslininkų komanda sukūrė naują metodą, naudodama mašininį mokymąsi, kuris pašalina intuicijos poreikį ir suteikia išsamesnės informacijos, nei praktiškai galima pasiekti įprastiniais metodais.
Pavyzdžiui, taikant naują sistemą medžiagai, kuri jau buvo tiriama 30 metų įprastomis priemonėmis, komanda nustatė, kad junginio paviršius gali sudaryti dvi naujas atomines konfigūracijas, kurios anksčiau nebuvo identifikuotos, ir vieną kitą konfigūraciją, matytą ankstesniuose darbuose. greičiausiai yra nestabilus.
Išvados aprašytos šią savaitę žurnale Gamtos skaičiavimo mokslasMIT absolvento Xiaochen Du, profesorių Rafaelio Gómezo-Bombarelli ir Bilge Yildiz, MIT Linkolno laboratorijos techninio personalo nario Lin Li ir trijų kitų straipsnyje.
Medžiagų paviršiai dažnai sąveikauja su juos supančia aplinka taip, kad tai priklauso nuo tikslios atomų konfigūracijos paviršiuje, kuri gali skirtis priklausomai nuo to, kurios medžiagos atominės struktūros dalys yra atskleistos. Pagalvokite apie sluoksniuotą pyragą su razinomis ir riešutais: priklausomai nuo to, kaip tiksliai pjaustysite pyragą, griežinėlio krašte bus matomas skirtingas sluoksnių ir vaisių kiekis bei išdėstymas. Aplinka taip pat svarbi. Pyrago paviršius atrodys kitaip, jei jis bus mirkomas sirupe, todėl jis bus drėgnas ir lipnus, arba įdėjus į orkaitę, paviršius traškus ir patamsės. Tai panašu į tai, kaip medžiagų paviršiai reaguoja, kai panardinami į skystį arba yra veikiami skirtingos temperatūros.
Metodai, paprastai naudojami medžiagų paviršiams apibūdinti, yra statiški, žvelgiant į konkrečią konfigūraciją iš milijonų galimybių. Naujasis metodas leidžia įvertinti visus variantus, remiantis vos keliais pirmųjų principų skaičiavimais, automatiškai pasirenkamais kartotinio mašininio mokymosi procese, siekiant rasti norimas savybes turinčias medžiagas.
Be to, skirtingai nuo įprastų dabartinių metodų, naujoji sistema gali būti išplėsta, kad būtų pateikta dinaminė informacija apie tai, kaip paviršiaus savybės keičiasi laikui bėgant eksploatacinėmis sąlygomis, pavyzdžiui, kai katalizatorius aktyviai skatina cheminę reakciją arba kol akumuliatoriaus elektrodas kraunasi arba iškrovimas.
Tyrėjų metodas, kurį jie vadina automatinio paviršiaus rekonstrukcijos sistema, leidžia išvengti poreikio naudoti rankomis atrinktus paviršių pavyzdžius, kad būtų galima išmokyti modeliuojant naudojamą neuroninį tinklą. Vietoj to, jis pradedamas nuo vieno nesugadinto nupjauto paviršiaus pavyzdžio, tada naudojamas aktyvusis mokymasis kartu su Monte Karlo algoritmo tipu, kad atrinktų vietas, kuriose tame paviršiuje būtų imami mėginiai, įvertinant kiekvienos pavyzdinės vietos rezultatus, kad būtų lengviau pasirinkti kitą. svetaines. Naudodama mažiau nei 5000 pirmųjų principų skaičiavimų, iš milijonų galimų cheminių kompozicijų ir konfigūracijų, sistema gali gauti tikslias paviršiaus energijos prognozes įvairiuose cheminiuose ar elektriniuose potencialuose, praneša komanda.
„Mes žiūrime į termodinamiką, – sako Du, – tai reiškia, kad esant įvairioms išorinėms sąlygoms, tokioms kaip slėgis, temperatūra ir cheminis potencialas, kurios gali būti susijusios su tam tikro elemento koncentracija, [we can investigate] kokia yra stabiliausia paviršiaus struktūra?
Iš esmės, norint nustatyti medžiagos paviršiaus termodinamines savybes, reikia žinoti paviršiaus energijas konkrečiame atskirame atominiame susitarime ir tada milijonus kartų nustatyti šias energijas, kad būtų apimtos visos galimos variacijos ir užfiksuota vykstančių procesų dinamika. Nors teoriškai tai įmanoma padaryti skaičiuojant, „tai tiesiog neįperkama“ įprastu laboratoriniu mastu, sako Gómez-Bombarelli. Tyrėjai sugebėjo gauti gerų rezultatų išnagrinėję tik keletą konkrečių atvejų, tačiau to nepakanka, kad būtų galima pateikti tikrą statistinį susijusių dinaminių savybių vaizdą, sako jis.
Naudodami savo metodą, Du sako: „turime naujų funkcijų, leidžiančių mums išmėginti skirtingų kompozicijų ir konfigūracijų termodinamiką. Taip pat parodome, kad galime tai pasiekti mažesnėmis sąnaudomis, atlikdami mažiau brangių kvantinės mechaninės energijos įvertinimų. Ir mes taip pat galime tai padaryti su kietesnėmis medžiagomis“, įskaitant trijų komponentų medžiagas.
„Tas, kas tradiciškai daroma šioje srityje, yra mokslininkai, remdamiesi savo intuicija ir žiniomis, patikrins tik keletą spėjimo paviršių. Tačiau mes atliekame visapusišką mėginių ėmimą ir tai atliekama automatiškai. Jis sako, kad „pakeitėme procesą, kuris kažkada buvo neįmanomas arba labai sudėtingas dėl žmogiškosios intuicijos poreikio. Dabar mums reikia minimalaus žmogaus indėlio. Mes tiesiog suteikiame nesugadintą paviršių, o mūsų įrankis tvarko visa kita.
Šį įrankį arba kompiuterinių algoritmų rinkinį, vadinamą „AutoSurfRecon“, mokslininkai padarė laisvai prieinamą, kad jį galėtų atsisiųsti ir naudoti bet kurie pasaulio tyrėjai, kad padėtų, pavyzdžiui, kuriant naujas medžiagas katalizatoriams, pvz. „žaliojo“ vandenilio, kaip alternatyvaus kuro be emisijų, gamyba arba naujiems akumuliatoriams ar kuro elementų komponentams.
Pavyzdžiui, Gómez-Bombarelli sako, kad kuriant vandenilio gamybos katalizatorius, „dalis problemos yra ta, kad nelabai suprantama, kuo jų paviršius skiriasi nuo jų masės, kai vyksta katalizinis ciklas. Taigi, yra toks skirtumas tarp to, kaip medžiaga atrodo, kai ji naudojama, ir to, kaip ji atrodo, kai ji ruošiama prieš pradedant naudoti.
Jis priduria, kad „dienos pabaigoje, katalizėje, subjektas, atsakingas už tai, kad katalizatorius ką nors daro, yra keli paviršiuje esantys atomai, todėl tikrai labai svarbu, kaip paviršius atrodo šiuo metu“.
Kitas galimas pritaikymas yra cheminių reakcijų, naudojamų šalinant anglies dvideginį iš oro arba iš elektrinių išmetamų teršalų, dinamikos tyrimas. Šios reakcijos dažnai vyksta naudojant medžiagą, kuri veikia kaip kempinė, sugerianti deguonį, todėl iš anglies dioksido molekulių pašalina deguonies atomus, paliekant anglies monoksidą, kuris gali būti naudingas kuras ar cheminė žaliava. Kuriant tokias medžiagas, „reikia suprasti, ką paviršius daro su deguonimi ir kaip jis yra struktūrizuotas“, – sako Gómez-Bombarelli.
Naudodami savo įrankį tyrėjai ištyrė perovskito medžiagos stroncio titano oksido arba SrTiO paviršiaus atominį išsidėstymą.3, kurį kiti jau daugiau nei tris dešimtmečius analizavo įprastiniais metodais, tačiau vis dar nebuvo iki galo suprastas. Jie atrado du naujus atomų išsidėstymus jo paviršiuje, apie kuriuos anksčiau nebuvo pranešta, ir jie numato, kad vienas išsidėstymas, apie kurį buvo pranešta, iš tikrųjų greičiausiai nepasireikš.
„Tai pabrėžia, kad metodas veikia be intuicijos“, – sako Gómez-Bombarelli. „Ir tai gerai, nes kartais intuicija klysta, o tai, ką žmonės manė, taip nėra. Pasak jo, ši nauja priemonė leis tyrėjams labiau tyrinėti, išbandyti daugiau galimybių.
Dabar, kai jų kodas buvo išleistas plačiajai bendruomenei, jis sako: „Tikimės, kad tai bus įkvėpimas labai greitiems patobulinimams“ kitiems vartotojams.
Komandą sudarė Jamesas Damewoodas, MIT doktorantas, Jaclyn Lunger PhD ’23, kuris dabar dirba flagmano pionieriaus srityje, ir Reiselis Millanas, buvęs postdoc, dabar dirbantis Cheminės technologijos institute Ispanijoje. Darbą rėmė JAV oro pajėgos, JAV gynybos departamentas ir JAV nacionalinis mokslo fondas.
