Creando materiales cuánticos con precisión, con la ayuda de la IA

Un equipo de investigadores de NUS dirigido por el profesor asociado Lu Jiang del Departamento de Química y el Instituto de Materiales Inteligentes Funcionales, junto con sus colaboradores internacionales, han desarrollado un nuevo concepto de Sonda Robótica Atómica Química-Intuitiva (CARP).

Esta innovación, que utiliza inteligencia artificial (IA) para imitar el proceso de toma de decisiones de los químicos, permite la producción de materiales cuánticos con una inteligencia y precisión sin precedentes para futuras aplicaciones de tecnología cuántica, como el almacenamiento de datos y la computación cuántica.

El nanografeno magnético de capa abierta es un tipo de material cuántico a base de carbono que tiene importantes propiedades eléctricas y magnéticas que son importantes para desarrollar dispositivos electrónicos ultrarrápidos a nivel molecular, o fabricar bits cuánticos, los componentes básicos de las computadoras cuánticas. Los procesos utilizados para preparar dichos materiales han evolucionado a lo largo de los años desde el descubrimiento de un nuevo tipo de reacción química en fase sólida llamada síntesis en superficie.

Sin embargo, sintetizar y manipular las propiedades de los materiales cuánticos a nivel atómico sigue siendo un desafío porque requiere altos niveles de selectividad, eficiencia y precisión que los métodos de síntesis a nivel no pueden proporcionar. Esto limita la aplicabilidad de las nanografías magnéticas de capa abierta para tecnologías futuras.

Assoc Prof Lu explica: «Nuestro objetivo principal es trabajar a nivel atómico para crear, estudiar y controlar estos materiales cuánticos. Estamos tratando de revolucionar la fabricación a estos niveles de materiales para que se pueda tener más control sobre los resultados a nivel individual». niveles de átomos y enlaces.

El estudio se llevó a cabo en colaboración con el profesor asociado Zhang Chen del Departamento de Física de NUS y el profesor asociado Wang Xiunan de la Universidad de Tsinghua.

Publicado en Éxito de la investigación La estructura de la naturaleza. El 29 de febrero de 2024.

Desarrollando nuevos conceptos para la nanotecnología

Al combinar técnicas de microscopía de sonda de barrido con aprendizaje profundo, el equipo de investigación permitió que el microscopio creara estructuras precisas de materiales cuánticos a base de carbono llamados nanografenos magnéticos. Este enfoque innovador también permite que este microscopio «inteligente» extraiga información química detallada, lo que ayuda a comprender mecanismos previamente desconocidos.

Un aspecto clave de este nuevo concepto es la capacidad de aprovechar la experiencia y la intuición de los químicos de nivel humano a través de un marco neuronal profundo dentro de CARP. Este marco permite que el microscopio cree cantidades específicas de material mientras trabaja en tiempo real. Para lograrlo, el equipo de investigación desarrolló diferentes capas de redes neuronales, un tipo de modelo de aprendizaje profundo utilizado para el reconocimiento y procesamiento de imágenes.

Luego, el equipo de investigación probó el marco CARP entrenándolo utilizando experiencia en ciclohidrogenación selectiva del sitio. Descubierta por el Dr. Su, la hidrogenación por cicloadición selectiva de sitio es un método complejo pero esencial para sintetizar nanografeno.

El marco CARP muestra un rendimiento satisfactorio en procesos fuera de línea y en tiempo real, y logra catalizar reacciones de una sola molécula a escalas inferiores a 0,1 nanómetros. Esta es la primera vez que se informa de una reacción química en investigación con la ayuda de la IA.

CARP: De la autonomía a la inteligencia

El equipo de investigación no sólo espera que el marco CARP realice operaciones autónomas a escala atómica, sino que también pretende mejorar la capacidad de la IA para extraer conocimientos profundos ocultos en bases de datos. Para lograr esto, el equipo estableció un modelo de aprendizaje para evaluar los resultados del aprendizaje del marco utilizando un enfoque basado en la teoría de juegos.

Los resultados del análisis muestran que CARP ha capturado de manera efectiva algunas características que pueden ser importantes para el análisis exitoso del nanografeno mediante ciclohidrogenación, que pueden ser difíciles de notar para los operadores humanos. CARP también demostró la capacidad de manejar reacciones químicas de sonda versátiles cuando se probó con reacciones de una sola molécula desconocida.

«Nuestro objetivo en el futuro cercano es avanzar en el marco CARP para adaptar reacciones químicas de investigación versátiles en la superficie con escala y eficiencia. Esto incluye la implementación de procesos tradicionales de síntesis de superficies basados ​​en laboratorio. «La fabricación de chips tiene el potencial de transformar las aplicaciones. Tal transformación podría desempeñar un papel importante en la aceleración de la investigación fundamental sobre la materia cuántica y marcar el comienzo de una nueva era de fabricación atómica inteligente», añadió el profesor Lu Suk.