Un nuevo laboratorio autónomo navegó recientemente a través de miles de millones de recetas potenciales para la síntesis de materiales y logró identificar nanomateriales emisores de luz más brillantes y sin plomo en solo 12 horas. Este trabajo podría acelerar el desarrollo de nanoplaquetas emisoras de luz más seguras para su uso en aplicaciones que van desde fotodetectores hasta la producción de combustible a partir de energía solar. Un artículo que describe este trabajo aparece en Nature Communications.
¿Qué son las nanoplaquetas?
Las nanoplaquetas son cristales en forma de lámina de solo millonésimas de metro de grosor; en este caso, pertenecen a una familia de “dobles perovskitas” sin plomo, materiales cuya fórmula atómica puede ajustarse para controlar cómo absorben y emiten luz.
Desafíos en el desarrollo de nanomateriales
“Uno de los grandes desafíos en el desarrollo de nanomateriales ópticos más seguros es el tamaño del universo de materiales”, dice Milad Abolhasani, Profesor de Alcoa y Profesor Académico de la Universidad en el departamento de ingeniería química y biomolecular de la Universidad Estatal de Carolina del Norte. Abolhasani es el autor correspondiente de la investigación.
Abolhasani explicó: “Estos materiales son químicamente complejos, y el proceso de síntesis es desafiante. Hay una gran cantidad de combinaciones posibles de ingredientes, proporciones, temperaturas y entornos de reacción que necesitan ser explorados para sintetizar nanoplaquetas emisoras de luz con las propiedades ópticas deseadas. Los enfoques tradicionales de prueba y error son lentos y pueden pasar por alto interacciones importantes entre los parámetros de reacción.”
Introducción a PoLARIS
El descubrimiento y la síntesis tradicionales, liderados por humanos, pueden tardar años en descubrir un puñado de materiales prometedores. El laboratorio guiado por IA, denominado PoLARIS (laboratorio de perovskita para la inferencia y síntesis de reacciones autónomas), no solo sintetiza nanoplaquetas ópticas más seguras mucho más rápidamente, sino que también analiza sus propiedades ópticas y ajusta las variables para la siguiente ronda de experimentos.
Los investigadores seleccionan los materiales precursores y establecen el objetivo, en este caso, obtener “más seguras”, es decir, nanoplaquetas de doble perovskita sin plomo ni metales pesados, con la fotoluminiscencia más brillante.
Experimentos y descubrimientos
PoLARIS luego lleva a cabo una serie de experimentos a partir de diferentes “recetas” que cambian variables como la cantidad de precursores, la temperatura y el tiempo de reacción. Cada receta produce una diminuta gota que fluye y sirve como un recipiente de reacción en miniatura, que luego se analiza automáticamente. El análisis se retroalimenta en la IA, que ajusta la receta de síntesis de las nanoplaquetas para la siguiente ronda de experimentos.
Dentro de una sola campaña de 12 horas, PoLARIS realizó 120 experimentos, mejoró el brillo e identificó las nanoplaquetas ópticas más seguras de su clase.
El impacto de PoLARIS
“Lo emocionante de PoLARIS es que hace más que acelerar la prueba y error,” dice Abolhasani. “Aprende de cada experimento y construye un mapa de cómo la química, la composición y la temperatura controlan el rendimiento del material. Eso significa que podemos descubrir materiales prometedores más rápidamente, usar menos materiales y entender por qué las mejores recetas funcionan.”
“Muchos sistemas guiados por IA pueden ayudar a encontrar una respuesta, pero el valor científico aumenta dramáticamente cuando el sistema también puede ayudar a explicar la respuesta. PoLARIS no solo encontró una mejor receta; nos ayudó a entender por qué esa receta funcionó.”
Escalabilidad de PoLARIS
Los investigadores añaden que PoLARIS es escalable: no solo puede descubrir las mejores nanoplaquetas de doble perovskita de su clase, sino que también puede cambiar de modo para fabricar continuamente el material optimizado de interés.
“La belleza de PoLARIS es que es tanto un GPS para el descubrimiento de materiales como una fábrica en miniatura de materiales,” dice Abolhasani. “Puede explorar el paisaje químico, encontrar una ruta prometedora, explicar por qué esa ruta funciona y luego continuar produciendo el material. Ese es el tipo de colaboración humano-IA-robot que necesitamos para acelerar el descubrimiento de materiales de próxima generación.”
El futuro del descubrimiento autónomo
“El objetivo más amplio es hacer que el descubrimiento autónomo sea más generalizable,” continúa Abolhasani. “Muchos de los materiales que necesitamos para las tecnologías futuras de energía, electrónica y sostenibilidad son demasiado complejos para optimizar solo por intuición. Laboratorios autónomos como PoLARIS nos dan una manera de explorar esos espacios más rápido, de manera más eficiente y con un entendimiento científico más profundo.”
Leave a Reply