由于新的計算模型的發(fā)展，博士后研究員米格爾卡羅正在與阿爾托大學的研究人員合作定制碳表面。他們正與劍橋大學的加博爾恰尼教授和沃爾克德林格博士合作。
阿爾托大學的Tomilau Rilla教授解釋說：“這是我們第一次能夠識別碳表面的化學特征，并更好地理解我們如何為特定目的準備它們。
定制碳表面的潛在應用非常廣泛，包括保護涂層、汽車零件、生物醫(yī)學涂層和生物傳感器。然而，要實現(xiàn)這些發(fā)展，仍然需要詳細的原子級知識來了解碳表面的結構以及如何對其進行修飾。
無定形碳(也稱為類金剛石碳)中每個原子的局部環(huán)境略有不同。這意味著相鄰原子的數(shù)量，以及它們之間的距離和角度將是不同的，這給定制這些表面的搜索帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
新的計算模型最終使研究人員能夠識別各種局部原子環(huán)境，并根據(jù)它們的特征對它們進行分類。研究小組還計算了不同程度的強度，不同的基團——氫、醇(羥基)和氧——會附著在表面位置。有些債券自然比其他債券好。因為關于表面結構的新信息可以被結合到“再訓練”中，并且模型可以被改進，所以基于先前的結果預測仍然未知的表面屬性是可能的。
通過計算，我們現(xiàn)在不僅可以在原子水平上探索物質表面的外觀，還可以在分析中看到它們如何與其他物質相互作用，并知道由于這種相互作用在這些表面上形成的化學基團的類型。Laurila解釋說，我們仍在研究需要什么樣的表面來優(yōu)化與我們想要檢測的分子(如過氧化氫)的相互作用。
換句話說，這些基于密度泛函理論和機器學習的模擬模型告訴我們可以開發(fā)什么類型的結構——以及如何針對特定應用優(yōu)化這些結構。
“未來，我們將能夠生產(chǎn)定制的碳表面，例如用于醫(yī)療傳感器的碳表面，可用于實時監(jiān)控患者血液中特定藥物的濃度。追蹤患者特異性生物標志物的變化可能是改進目前使用的治療方法的關鍵，或者幫助我們比以前更早地識別許多常見疾病爆發(fā)的風險，”Laurila說。
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