Los investigadores de la Universidad de Harvard han diseñado más de 1,000 nuevas moléculas emisoras de luz azul para diodos orgánicos emisores de luz OLED que podrían mejorar drásticamente las pantallas para televisores, teléfonos, tabletas y más.
Las pantallas OLED usan moléculas orgánicas que emiten luz cuando se aplica una corriente eléctrica. A diferencia de las pantallas ubicuas de cristal líquido LCD, las pantallas OLED no requieren luz de fondo, lo que significa que la pantalla puede ser tan delgada y flexible como una lámina de plástico.Los píxeles individuales se pueden encender o apagar por completo, mejorando drásticamente el contraste de color de la pantalla y el consumo de energía. Los OLED ya están reemplazando a los LCD en dispositivos de consumo de alta gama, pero la falta de materiales azules estables y eficientes los ha hecho menos competitivos en pantallas grandes comotelevisores.
El equipo interdisciplinario de investigadores de Harvard, en colaboración con el MIT y Samsung, desarrolló un proceso de detección a gran escala, impulsado por computadora, llamado Molecular Space Shuttle, que incorpora química teórica y experimental, aprendizaje automático y química para identificar rápidamente nuevos OLEDmoléculas que funcionan tan bien o mejor que los estándares de la industria.
"La gente alguna vez creyó que esta familia de moléculas orgánicas emisoras de luz estaba restringida a una pequeña región del espacio molecular", dijo Alán Aspuru-Guzik, profesor de Química y Biología Química, quien dirigió la investigación. "Pero al desarrollar un sistema sofisticadoconstructor molecular, utilizando el aprendizaje automático de última generación y aprovechando la experiencia de los experimentadores, descubrimos un gran conjunto de materiales OLED azules de alto rendimiento ".
La investigación se describe en la edición actual de Materiales de la naturaleza .
El mayor desafío en la fabricación de OLED asequibles es la emisión del color azul.
Al igual que las pantallas LCD, los OLED se basan en subpíxeles verde, rojo y azul para producir todos los colores en la pantalla. Pero ha sido difícil encontrar moléculas orgánicas que emitan luz azul de manera eficiente. Para mejorar la eficiencia, los productores de OLED han creado moléculas organometálicas con costosos metales de transicióncomo el iridio para mejorar la molécula a través de la fosforescencia. Esta solución es costosa y aún no ha logrado un color azul estable.
Aspuru-Guzik y su equipo buscaron reemplazar estos sistemas organometálicos con moléculas completamente orgánicas.
El equipo comenzó construyendo bibliotecas de más de 1.6 millones de moléculas candidatas. Luego, para reducir el campo, un equipo de investigadores de la Escuela de Ingeniería y Ciencias Aplicadas SEAS John A. Paulson de Harvard, dirigido por Ryan Adams, AsistenteEl profesor de Ciencias de la Computación desarrolló nuevos algoritmos de aprendizaje automático para predecir qué moléculas probablemente tendrían buenos resultados y priorizar los que se probarían virtualmente. Esto efectivamente redujo el costo computacional de la búsqueda en al menos un factor de diez.
"Esta fue una colaboración natural entre la química y el aprendizaje automático", dijo David Duvenaud, becario postdoctoral en el laboratorio de Adams y coautor del artículo. "Desde las primeras etapas de nuestro proceso de diseño químico comienza con millones de posibles candidatos, hayno hay forma de que un humano los evalúe y priorice a todos. Por lo tanto, utilizamos redes neuronales para priorizar rápidamente a los candidatos en función de todas las moléculas ya evaluadas ".
"Las herramientas de aprendizaje automático realmente están llegando a la mayoría de edad y están comenzando a ver aplicaciones en muchos dominios científicos", dijo Adams. "Esta colaboración fue una oportunidad maravillosa para impulsar el estado del arte en ciencias de la computación, al tiempo que se desarrollaba completamente nuevomateriales con muchas aplicaciones prácticas. Fue increíblemente gratificante ver estos diseños pasar de las predicciones de aprendizaje automático a los dispositivos que puede tener en la mano ".
"Pudimos modelar estas moléculas de una manera realmente predictiva", dijo Rafael Gómez-Bombarelli, becario postdoctoral en el laboratorio Aspuru-Guzik y primer autor del artículo ". Podríamos predecir el color y el brillode las moléculas a partir de un simple cálculo químico cuántico y aproximadamente 12 horas de cálculo por molécula. Estábamos cartografiando el espacio químico y encontrando la frontera de lo que una molécula puede hacer al realizar experimentos virtuales ".
"Las moléculas son como los atletas", dijo Aspuru-Guzik. "Es fácil encontrar un corredor, es fácil encontrar un nadador, es fácil encontrar un ciclista pero es difícil encontrar a los tres. Nuestras moléculas tienen que ser triatletas".Tienen que ser azules, estables y brillantes ".
Pero encontrar estas súper moléculas requiere más que potencia informática: requiere intuición humana, dijo Tim Hirzel, ingeniero de software sénior en el Departamento de Química y Biología Química y coautor del artículo.
Para ayudar a cerrar la brecha entre el modelado teórico y la práctica experimental, Hirzel y el equipo crearon una aplicación web para que los colaboradores exploren los resultados de más de medio millón de simulaciones de química cuántica.
Todos los meses, Gómez-Bombarelli y el coautor Jorge Aguilera-Iparraguirre, también becario postdoctoral en el laboratorio Aspuru-Guzik, seleccionaron las moléculas más prometedoras y usaron su software para crear "tarjetas de béisbol", perfiles que contienen información importante sobre cada molécula.
Este proceso identificó 2500 moléculas que merecen una mirada más cercana. Los colaboradores experimentales del equipo en Samsung y MIT luego votaron sobre las moléculas más prometedoras para la aplicación. El equipo apodó la herramienta de votación "Tinder molecular" después de la popular aplicación de citas en línea.
"Facilitamos el aspecto social de la ciencia de una manera muy deliberada", dijo Hirzel.
"Los modelos de computadora hacen mucho, pero la chispa del genio aún proviene de las personas", dijo Gómez-Bombarelli.
"El éxito de este esfuerzo se debe a su naturaleza multidisciplinaria", dijo Aspuru-Guzik. "Nuestros colaboradores en el MIT y Samsung proporcionaron comentarios críticos sobre los requisitos para las estructuras moleculares".
"La técnica de detección de alto rendimiento iniciada por el equipo de Harvard redujo significativamente la necesidad de síntesis, caracterización experimental y optimización", dijo Marc Baldo, profesor de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el MIT y coautor del artículo. "Muestra elindustria cómo avanzar en tecnología OLED más rápido y más eficiente "
Después de este ciclo de diseño acelerado, el equipo se quedó con cientos de moléculas que funcionan tan bien, si no mejor, que los OLED sin metal de última generación.
Las aplicaciones de este tipo de cribado molecular también se extienden mucho más allá de los OLED.
"Esta investigación es una parada intermedia en una trayectoria hacia moléculas orgánicas cada vez más avanzadas que podrían usarse en baterías de flujo, células solares, láseres orgánicos y más", dijo Aspuru-Guzik. "El futuro del diseño molecular acelerado esmuy, muy emocionante "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences . Original escrito por Leah Burrows. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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