Timantinkaltainen hiili syntyykin eri lailla kuin on uskottu – koneoppiminen mahdollisti uuden mallin kehittämisen
Aalto-yliopiston ja Cambridgen yliopiston tutkijat ovat tehneet merkittävän läpimurron laskennallisissa tieteissä yhdistämällä atomitason mallinnusta ja koneoppimista. Menetelmällä on ensimmäistä kertaa voitu mallintaa realistisesti se, miten amorfiset hiilifilmit muodostuvat atomitasolla. Amorfisella materiaalilla tarkoitetaan materiaalia, jolla ei ole säännöllistä kiderakennetta. Menetelmää voidaan hyödyntää myös useiden muiden materiaalien tutkimisessa.
”Onnistumisen salaisuus on koneoppiminen, jonka avulla voimme mallintaa tuhansien atomien käyttäytymisen pitkällä ajanjaksolla. Näin mallista on saatu todenmukaisempi kuin aikaisemmin”, kertoo tutkijatohtori Miguel Caro.
Simuloinnit paljastivat, että timantinkaltainen hiilifilmi syntyy atomitasolla eri tavalla kuin on oletettu. Viimeiset 30 vuotta vallalla ollut käsitys filmin syntymekanismista on perustunut oletuksille ja epäsuorille kokeellisille tuloksille. Hyvää tai edes välttävää atomitason mallia ei ole ennen ollut käytettävissä. Nyt uusi menetelmä kumosi aiemmat kvalitatiiviset mallit ja antoi tarkan atomitason kuvan syntymekanismista.
”Aiemmin amorfisten hiilifilmien kuviteltiin syntyvän atomien pakkautuessa pienelle alueelle, mutta me todistimme, että mekaanisen shokkiaallon vaikutuksesta timantinkaltaiset atomit syntyvät itseasiassa kauempana siitä kohdasta, mihin atomeja ammutaan”, sanoo Caro, joka toteutti simuloinnit CSC:n (Tieteen tietotekniikan keskus) supertietokoneilla.
Tulos mahdollistaa merkittäviä uusia tutkimuspolkuja
Amorfisen hiilen käyttökohteita on lukematon määrä. Sitä käytetään pinnoitteina useissa mekaanisissa sovelluksissa, esimerkiksi auton moottoreissa. Lisäksi materiaalia voidaan hyödyntää muun muassa lääketieteessä ja erilaisissa energia-, bio- ja ympäristösovelluksissa.
”Meille tärkein sovellus ovat bioanturit. Olemme käyttäneet hyvin ohuita amorfisia hiilipinnoitteita erilaisten biomolekyylien tunnistukseen. Näissä sovelluksissa on erittäin tärkeää tuntea filmien sähköiset, kemialliset ja sähkökemialliset ominaisuudet ja pystyä räätälöimään materiaali tiettyyn sovellukseen sopivaksi”, kertoo professori Tomi Laurila.
Uusi koneoppimiseen pohjautuvat menetelmä auttaa monen eri kokeellisen materiaalitutkimuksen tekijöitä, sillä se kykenee antamaan tietoa materiaaleista lähes kvanttimekaanisten menetelmien tarkkuudella mutta mahdollistaa samalla tuhansien atomien ja pitkien aikaskaalojen käytön.
”Olen erittäin innoissani siitä, millaisia mahdollisuuksia tämä menetelmä tarjoaa jatkotutkimusten kannalta. Tämä atomitason malli tuottaa todistetusti oikeita ja kokeita erinomaisesti vastaavia tuloksia paljastaen kuitenkin ensikertaa tulosten takana olevat atomitason ilmiöt. Mallin avulla voimme esimerkiksi ennustaa, millainen hiilipinta olisi paras vaikkapa hermovälittäjäaine dopamiinin tai serotoniinin mittaamiseen”, sanoo Laurila.
”Yhteistyömme on ollut erittäin menestyksekästä ja jatkamme tutkimuksen tekemistä yhdessä jatkossakin”, sanoo Volker Deringer Cambridgen yliopistosta ja toteaa olevansa hyvin innostunut soveltamaan näitä menetelmiä amorfisten materiaalien tutkimiseen.
Tutkimus on julkaistu Physical Review Letter -lehdessä:
Lisätietoja:
Miguel Caro
tutkijatohtori
Aalto-yliopisto
[email protected]
+ 358 504079988
Tomi Laurila
Professori
Aalto-yliopisto
[email protected]
+358 503414375
Dr Volker Deringer
Leverhulme Early Career Fellow
University of Cambridge
[email protected]
+44 7494 989967
Lue lisää uutisia
Tutkimus: Matalan hierarkian organisaatioissa isoja periaatekysymyksiäkin ratkotaan porukalla Slackissa
Aalto-yliopiston alumni, vieraileva tutkijatohtori Lauri Pietinalho New Yorkin yliopiston Sternin kauppakorkeakoulusta ja Aalto-yliopiston apulaisprofessori Frank Martela selvittivät tuoreessa tutkimuksessa, miten matalan hierarkian organisaatiot käsittelevät yhteisiä toimintaperiaatteita vastakkainasettelutilanteissa ja miten auktoriteetti niissä toimii.
Fyysikot saivat bakteerit uimaan lähes täydellisissä riveissä
Bakteerien ohjaaminen onnistui magneettikentän avulla. Löytö auttaa ymmärtämään bakteeripopulaatioiden käyttäytymistä ja voi jatkossa auttaa esimerkiksi kehittämään uuden sukupolven materiaaleja, joista kaavaillaan apua muun muassa lääkkeiden kohdennettuun kuljettamiseen kehon sisällä.
Tutkijat loivat ainutlaatuisen ennustemallin kuvaamaan pandemian leviämistä maiden rajojen yli
Pohjoismainen yhteishanke pureutui koronaviruksen leviämiseen vuonna 2020. Tutkimuksen avulla voidaan jatkossa ennakoida paremmin, milloin ja mitkä matkustusrajoitukset ovat pandemiaolosuhteissa tarkoituksenmukaisia.