Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) и Дьюкского университета разработали новую стратегию укрепления полимерных материалов. Это может привести к созданию более долговечных пластиков и сокращению пластиковых отходов.
Использование машинного обучения
Учёные идентифицировали молекулы-сшиватели, которые можно добавлять в полимерные материалы. Это позволяет им выдерживать большее усилие перед разрывом. Эти сшиватели относятся к классу молекул, известных как механофоры, которые изменяют свою форму или другие свойства в ответ на механическое воздействие.
«Эти молекулы могут быть полезны для создания полимеров, которые становятся прочнее в ответ на воздействие силы. Вы прикладываете к ним некоторое напряжение, и вместо того, чтобы трескаться или ломаться, вы видите что-то с более высокой упругостью», — говорит Хизер Кулик, профессор химической инженерии в MIT.
Идентификация новых механофоров
Исследователи обнаружили, что железосодержащие соединения, известные как ферроцены, до сих пор не изучались широко на предмет их потенциала в качестве механофоров. Экспериментальная оценка одного механофора может занять несколько недель, но учёные показали, что могут использовать модель машинного обучения для значительного ускорения этого процесса.
Постдок MIT Илья Кевлишвили является ведущим автором статьи, опубликованной в ACS Central Science. Другие авторы включают Джафера Вакиля, аспиранта Дьюкского университета; Дэвида Кастнера и Сяо Хуана, аспирантов MIT; и Стивена Крейга, профессора химии в Дьюке.
Механизмы действия механофоров
Механофоры — это молекулы, которые уникальным образом реагируют на воздействие силы, обычно изменяя свой цвет, структуру или другие свойства. В новом исследовании команда MIT и Дьюка хотела выяснить, можно ли использовать их для повышения устойчивости полимеров к повреждениям.
Работа основана на исследовании 2023 года, в котором учёные обнаружили, что включение слабых сшивателей в полимерную сеть может сделать материал в целом прочнее. Когда материалы с этими слабыми сшивателями растягиваются до предела, трещины, распространяющиеся через материал, пытаются избежать более прочных связей и вместо этого проходят через более слабые. Это означает, что трещине приходится разрывать больше связей, чем если бы все связи были одинаковой прочности.
Использование машинного обучения для идентификации механофоров
Чтобы найти новые способы использования этого явления, Крейг и Кулик объединили усилия, чтобы попытаться идентифицировать механофоры, которые можно было бы использовать в качестве слабых сшивателей.
«Мы получили новое понимание механизмов и возможности, но столкнулись с большой проблемой: как из всех возможных составов вещества выбрать те, у которых наибольший потенциал?» — говорит Крейг.
Учёные использовали нейронную сеть для идентификации ферроценов, которые могли бы быть перспективными механофорами. Они начали с информации из базы данных, известной как Cambridge Structural Database, которая содержит структуры 5 000 различных ферроценов, которые уже были синтезированы.
Исследователи выполнили вычислительные симуляции для примерно 400 из этих соединений, что позволило им рассчитать, сколько силы необходимо, чтобы разорвать атомы внутри каждой молекулы. Затем они использовали эти данные вместе с информацией о структуре каждого соединения для обучения модели машинного обучения. Эта модель смогла предсказать силу, необходимую для активации механофора, что, в свою очередь, влияет на устойчивость к разрыву для оставшихся 4 500 соединений в базе данных, а также для дополнительных 7 000 соединений, которые похожи на соединения в базе данных, но имеют некоторые перестановки атомов.
Результаты исследования
Учёные обнаружили две основные особенности, которые, по-видимому, увеличивают сопротивление разрыву. Одной из них было взаимодействие между химическими группами, присоединёнными к ферроценовым кольцам. Кроме того, присутствие больших, громоздких молекул, присоединённых к обоим кольцам ферроцена, делало молекулу более склонной к разрыву в ответ на приложенную силу.
После того как исследователи идентифицировали около 100 многообещающих кандидатов, лаборатория Крейга в Дьюке синтезировала полимерный материал, включающий один из них, известный как m-TMS-Fc. В материале m-TMS-Fc действует как сшиватель, соединяя полимерные нити, из которых состоит полиакрилат, тип пластика.
Приложив усилие к каждому полимеру до его разрыва, исследователи обнаружили, что слабый m-TMS-Fc-линкер производит прочный, устойчивый к разрыву полимер. Этот полимер оказался примерно в четыре раза прочнее, чем полимеры, изготовленные со стандартным ферроценом в качестве сшивателя.
«Это действительно имеет большое значение, потому что если мы подумаем обо всех пластиках, которые мы используем, и обо всех накоплениях пластиковых отходов, то если мы сделаем материалы более прочными, это означает, что их срок службы будет больше. Они будут использоваться в течение более длительного периода времени, что может сократить производство пластика в долгосрочной перспективе», — говорит Кевлишвили.
Исследователи надеются использовать свой подход, основанный на машинном обучении, для идентификации механофоров с другими желаемыми свойствами, такими как способность изменять цвет или становиться каталитически активными в ответ на силу. Такие материалы могут быть использованы в качестве датчиков напряжения или переключаемых катализаторов, а также могут быть полезны для биомедицинских применений, таких как доставка лекарств.