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

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Un equipo de investigadores de NUS dirigido por el profesor asociado Lu Jiang Departamento de Química Y Instituto de Materiales Inteligentes FuncionalesJunto con sus colaboradores internacionales, Chemist-Intuit ha desarrollado un nuevo concepto de sonda robótica nuclear (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, crear, estudiar y controlar los materiales de estas obras. Estamos tratando de revolucionar la producción de estos materiales en la superficie para tener un mayor control sobre sus resultados. , hasta el nivel de átomos y enlaces individuales.

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

Se han publicado los avances 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.

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