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Concevoir des structures en nanomatériaux
La fabrication de structures complexes à partir de nanoparticules ou de polymères, que ce soit pour l'informatique photonique ou les cellules solaires, implique généralement de nombreux essais et erreurs coûteux et longs en laboratoire. Les théoriciens espèrent simplifier le processus en développant des modèles informatiques qui généreront des recettes toujours correctes, mais jusqu'à présent, celles qu'ils ont élaborées ont été trop complexes à réaliser en laboratoire. Maintenant, dans l'espoir de rendre ces algorithmes utiles aux chimistes, les informaticiens de Microsoft ont simplifié un modèle qui crée des recettes pour les matériaux d'auto-assemblage.
Emballage de particules : Des algorithmes conçus par des chercheurs de Microsoft prédisent quelles doivent être les forces entre un groupe de particules pour qu'elles s'auto-assemblent en une structure particulière, telle qu'un cube étroitement emballé.
Les nouveaux modèles Microsoft, décrits cette semaine dans le Actes de l'Académie nationale des sciences , visent à accélérer la conception de nouvelles structures auto-assemblées. À l'aide d'essais et d'erreurs, les scientifiques des matériaux ont utilisé des nanoparticules pour créer des structures sur ce qu'on appelle la mésoéchelle. Ces arrangements ordonnés de particules nanométriques peuvent avoir des propriétés optiques, électriques et autres remarquables, mais sont difficiles à créer. La théorie y manque cruellement, explique Mila Boncheva, scientifique senior à Firmenich, à Genève, qui a joué un rôle important dans les premières recherches sur ce type d'auto-assemblage à l'Université de Harvard. Ce que les gens font actuellement dans la conception, c'est principalement des essais et des erreurs basés sur le bon sens. Le modèle théorique vise à aider les scientifiques des matériaux à déterminer beaucoup plus rapidement quels sont les bons matériaux et conditions pour l'auto-assemblage d'une structure donnée.
Si vous avez en tête une forme ou une forme, le modèle vous dira comment l'obtenir, dit Henri Cohn , chercheur principal à Microsoft Research Nouvelle-Angleterre , qui a dirigé les travaux avec le professeur adjoint de mathématiques du MIT Abhinav Kumar . Les propriétés des matériaux structurés à l'échelle méso sont dans une large mesure déterminées par la manière dont les composants individuels, qu'il s'agisse de polymères ou de nanoparticules, sont disposés les uns par rapport aux autres. Par exemple, les nanoparticules d'argent flottant en solution réfléchissent la lumière différemment en fonction de leur encombrement, un principe qui est utilisé pour concevoir des dispositifs pour l'informatique photonique.
Le fait que les particules s'assemblent ou non en une structure donnée est déterminé par les forces entre elles. Les charges électriques, par exemple, jouent un rôle particulièrement important pour déterminer si deux particules vont s'attirer ou se repousser. Le modèle Microsoft génère une carte de la force que ces forces doivent être. C'est-à-dire, étant donné une structure souhaitée, quelle devrait être l'énergie potentielle entre chacune des particules et ses voisines ? Ces modèles sont appelés fonctions potentielles.
Il est facile de concevoir des fonctions potentielles [sur un ordinateur], et vraiment, vraiment difficile de les générer dans la réalité, dit George Whitesides , professeur de chimie à l'Université Harvard et pionnier de l'auto-assemblage. La génération de ces forces nécessite de déterminer quelles modifications des particules - disons, l'ajout de groupes plus chargés positivement aux polymères - généreront les forces appropriées entre les particules individuelles et conduiront à l'assemblage de la structure souhaitée.
Cohn dit que le but de son travail est de combler ce fossé entre la théorie et la réalité. Les versions précédentes de ces algorithmes ont généré des instructions très complexes pour assembler ces structures, stipulant qu'un très grand nombre de paramètres doivent être réunis pour obtenir une structure à assembler. Si vous êtes autorisé à créer des fonctions potentielles élaborées, vous pouvez faire des choses élaborées et fabriquer des matériaux merveilleux à l'intérieur de l'ordinateur, dit-il. Maintenant, la question pour les théoriciens, dit Cohn, est Pouvons-nous faire plus en utilisant des interactions plus simples ?
Les chercheurs de Microsoft et du MIT ont franchi une étape importante vers cette simplification, selon Salvatore Torquato , professeur de chimie à l'Institut de Princeton pour la science et la technologie des matériaux. Leurs modèles nécessitent un nombre beaucoup plus petit de ces relations d'énergie potentielle que les précédents. Cela passe de très hypothétique à quelque chose de plus réaliste à produire en laboratoire, explique Torquato. La sophistication du modèle Microsoft vient en partie de l'introduction d'idées issues de la théorie de l'information.
La prochaine étape consiste à travailler avec des chimistes pour créer l'une de ces structures prédites en laboratoire. Je crois que la science des matériaux du futur se fera de cette façon, dit Torquato à propos de la modélisation informatique. Whitesides pense que les théoriciens sont encore loin de réaliser cet avenir car il n'est toujours pas clair si les types de fonctions développés par Cohn peuvent être utilisés pour créer des structures auto-assemblantes, ou si une autre approche théorique s'avérera plus utile. . Mais le travail sur ces types d'algorithmes, dit Whitesides, vaut la peine d'être poursuivi, car la correspondance de cris qui en résultera aidera à définir ce qui doit être fait pour les rendre utiles.