Az AI új, 4× keményebb polimerrel segít csökkenteni a műanyagszennyezést

Egy tudóscsoport egy mesterséges intelligenciamodell segítségével új módszert dolgozott ki a műanyag keményítésére. A csapat - amely az MIT és a Duke Egyetem kutatóiból áll - egy gépi tanulási modell segítségével fedezett fel egy olyan adalékanyagot, amely egy polimerrel együtt alkalmazva sokkal ellenállóbbá teszi azt a szakadással szemben.

A felfedezést az ACS Central Science augusztus 1-jén publikálta. A felfedezés alapja egy korábban publikált tanulmányban szereplő ellenkező értelmű felfedezés - a gyenge láncszemek beépítése egy polimer kémiai szerkezetébe összességében erősebbé teheti az anyagot. Ez azért van így, mert egy terjedő repedés sokkal több ilyen gyenge kötést kénytelen megtörni, ahelyett, hogy egy egységes anyagon szakadna át, és ezáltal több energiát vezet el. A kutatóknak azonban nagy kihívást kellett leküzdeniük - a tökéletes "gyenge láncszem" kiválasztása a több ezer lehetséges jelölt közül.

A probléma megoldására a kutatók egy gépi tanulási modellt alkalmaztak. A modellt mintegy 400 vastartalmú, ferrocénnek nevezett vegyület számítási adatain képezték ki. Az így kapott modell rövid idő alatt több ezer másik ferrocén tulajdonságait is képes volt megjósolni, kiválasztva a legjobb jelölteket.

A kutatók ezután szintetizáltak egy műanyagot a mesterséges intelligencia egyik legjobb választását felhasználva, és az eredmény egy olyan polimer lett, amely négyszer keményebb, mint a hagyományos térhálósítóval készült polimerek.

Ha keményebbé teszik az anyagokat, az azt jelenti, hogy az élettartamuk hosszabb lesz. Hosszabb ideig használhatók lesznek, ami hosszú távon csökkentheti a műanyaggyártást. - Ilia Kevlishvili, a tanulmány vezető szerzője.