Mucho depende de nuevos materiales, incluida la conversión eficiente de energía para motores del futuro respetuosos con el medio ambiente. En el pasado y aún hoy, la oportunidad juega un gran papel para el descubrimiento de nuevos materiales, según un investigador. Él describe cómo el procesodel descubrimiento de materiales podría acelerarse combinando ciencia combinatoria de materiales con métodos computacionales.
Un cosmos inexplorado de materiales potenciales
La cantidad de nuevos materiales potenciales que pueden ensamblarse a partir de elementos en la tabla periódica es inmensa, incluso si los investigadores se limitaran a los 40 a 50 elementos que no son tóxicos, ecológicos y están disponibles en la Tierra encantidades suficientes. Estas posibilidades aún permanecen en su mayor parte sin explorar.
Los nuevos métodos de fabricación de tales materiales abren nuevas posibilidades para un enfoque más eficiente. "Al depositar simultáneamente átomos de tres o más direcciones en un sustrato, producimos las llamadas bibliotecas de materiales de película delgada", explica Alfred Ludwig.
cribado de alto rendimiento
Para que esas bibliotecas sean utilizables, no solo deben fabricarse en procesos de alto rendimiento, sino que deben implementarse métodos eficientes para analizar las propiedades de los materiales. Esta es la única manera de averiguar si la biblioteca contiene algún materialcomposición que ofrece propiedades que son interesantes para una posible aplicación. "Para acelerar todo el proceso de descubrimiento de nuevos materiales, idealmente, tanto las mediciones como el análisis deberían automatizarse", explica Ludwig.
Desearía que el uso de una base de datos se automatice al menos parcialmente, para mantener el control sobre los inmensos volúmenes anticipados de datos materiales. "Además, es importante que estos datos sean compatibles para el uso por parte de grupos de investigación de diferentesdisciplinas ", como él señala. La documentación debe llevarse a cabo no solo para los datos de las composiciones de elementos que parecen particularmente prometedores, sino también para todos los demás". El propósito de este enfoque es facilitar el aprendizaje automático y permitir que la inteligencia artificial ayudela búsqueda de nuevos materiales ", concluye Ludwig.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Ruhr-Universidad Bochum . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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