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    Estrarre l'oro con un computer

    Queste immagini mostrano alcune delle caratteristiche fisiche dell'oro nanoporoso a diversi ingrandimenti. Credito:Texas A&M University

    Gli ingegneri della Texas A&M University e della Virginia Tech riportano importanti nuove intuizioni sull'oro nanoporoso, un materiale con applicazioni in crescita in diverse aree, compresi l'accumulo di energia e i dispositivi biomedici, il tutto senza entrare in un laboratorio.

    Invece di condurre ulteriori esperimenti, il team ha utilizzato un software di analisi delle immagini sviluppato internamente per "estrarre" la letteratura esistente sull'oro nanoporoso (NPG). Nello specifico, il software ha analizzato fotografie di NPG da circa 150 articoli sottoposti a revisione paritaria, misurare rapidamente le caratteristiche chiave del materiale che i ricercatori hanno poi correlato con descrizioni scritte di come sono stati preparati i campioni. Uno dei risultati? Una ricetta, di sorta, per come realizzare NPG con caratteristiche specifiche.

    "Siamo stati in grado di ritirare una legge quantitativa che spiega come è possibile modificare le funzionalità NPG modificando i tempi e le temperature di elaborazione, " ha detto Ian McCue, un ricercatore post-dottorato presso il Dipartimento di Scienza e Ingegneria dei Materiali del Texas A&M. McCue è l'autore principale di un articolo sul lavoro pubblicato online nel numero del 30 aprile di Rapporti scientifici .

    Il team ha anche identificato un nuovo parametro relativo all'NPG che potrebbe essere utilizzato per mettere a punto meglio il materiale per applicazioni specifiche.

    "Prima del nostro lavoro, gli ingegneri conoscevano una "manopola" sintonizzabile per NPG. Ora ne abbiamo un secondo che potrebbe darci un controllo ancora maggiore sulle proprietà del materiale, "ha detto Josh Stuckner, uno studente laureato alla Virginia Tech e coautore dell'articolo. Stuckner ha sviluppato il software che ha permesso le nuove intuizioni.

    Altri autori sono il Dr. Michael J. Demkowicz, professore associato nel dipartimento di scienza e ingegneria dei materiali presso Texas A&M, e il dottor Mitsu Murayama, professore associato alla Virginia Tech.

    Credito:Texas A&M University

    L'oro nanoporoso è stato studiato per circa 15 anni, ma in realtà si sa poco delle sue caratteristiche fisiche e dei limiti della sua accordabilità per applicazioni specifiche, la squadra scrive in Rapporti scientifici .

    Il materiale è una rete porosa tridimensionale di fili intrecciati, o legamenti. legamenti multipli, a sua volta, collegare in punti chiamati nodi. Tutte queste caratteristiche sono quasi inimmaginabilmente piccole. Stuckner note, Per esempio, che alcuni dei pori più piccoli si adatterebbero a circa tre filamenti di DNA uno accanto all'altro. Di conseguenza, McCue ha affermato che la struttura complessiva è molto complessa ed è stato estremamente difficile e dispendioso in termini di tempo misurare caratteristiche come le lunghezze tra i nodi e i diametri dei legamenti. Ma il software di Stuckner ha cambiato questo.

    "Manualmente potrebbero essere necessari da 20 minuti a più di un'ora per misurare le caratteristiche associate a un'immagine, " ha detto Stuckner. "Possiamo farlo in un minuto, o anche solo dire al computer di misurare un'intera sfilza di immagini mentre ci allontaniamo."

    I tentativi precedenti di misurare le caratteristiche degli NPG hanno portato a set di dati molto piccoli di cinque o sei punti dati. Il team Texas A&M/Virginia Tech ha esaminato circa 80 punti dati. Quella, a sua volta, ha permesso al team di creare la nuova descrizione quantitativa delle funzionalità NPG associate a diverse tecniche di elaborazione. Tutto questo senza fare esperimenti reali, solo un'intelligente estrazione e analisi dei dati, disse McCue.

    Il lavoro ha anche portato a nuove linee guida di pubblicazione per i futuri ricercatori. Dei 2, 000 documenti originariamente analizzati dal team, solo 150 avevano informazioni utili.

    "Abbiamo dovuto eliminare molti dati a causa della scarsa qualità dell'immagine o della mancanza di informazioni scritte su come è stato elaborato un determinato NPG, " McCue ha detto. "Le nuove linee guida potrebbero impedire che, in definitiva consentendo un migliore data mining non solo per NPG ma per altri materiali."


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