I materiali classificati come "nanoporosi" hanno strutture (o "quadri") con pori fino a 100 nm di diametro. Questi includono diversi materiali utilizzati in diversi campi dalla separazione dei gas, catalisi, e persino medicinali (ad es. carbone attivo). Le prestazioni dei materiali nanoporosi dipendono sia dalla loro composizione chimica che dalla forma dei loro pori, ma quest'ultimo è molto difficile da quantificare. Finora, i chimici si affidano all'ispezione visiva per vedere se due materiali hanno pori simili. scienziati dell'EPFL, nell'ambito di NCCR-MARVEL, hanno ora sviluppato un metodo matematico innovativo che consente a un computer di quantificare la somiglianza delle strutture dei pori. Il metodo consente di cercare nei database con centinaia di migliaia di materiali nanoporosi per scoprire nuovi materiali con la giusta struttura dei pori. L'opera è pubblicata in Comunicazioni sulla natura .

La ricerca di materiali nanoporosi

I materiali nanoporosi comprendono un'ampia categoria e possono differire ampiamente nella loro composizione chimica. Ciò che li accomuna è la presenza di pori di dimensioni nanometriche nella loro struttura tridimensionale, che gli conferisce proprietà catalitiche e di assorbimento. Questi pori possono variare tra 0,2-1000 nanometri, e la loro dimensione e forma (la loro "geometria") possono avere un effetto decisivo sulle proprietà del materiale. Infatti, la forma dei pori è un predittore delle prestazioni tanto importante quanto la composizione chimica.

Oggi, i computer possono generare grandi database di potenziali materiali e determinare, prima di doverli sintetizzare, quali materiali funzionerebbero meglio per una data applicazione. Ma la loro chimica è così versatile che il numero di possibili nuovi materiali è quasi illimitato, mentre non abbiamo un metodo per quantificare e confrontare la somiglianza tra le geometrie dei pori. Tutto ciò significa che trovare il miglior materiale nanoporoso per una data applicazione è impegnativo.

Matematica in soccorso

Un nuovo metodo sviluppato in collaborazione dei laboratori di Berend Smit e Kathryn Hess Bellwald all'EPFL utilizza una tecnica della matematica applicata chiamata "omologia persistente". Questa tecnica può quantificare la somiglianza geometrica delle strutture dei pori adottando gli strumenti matematici comunemente usati da Facebook e altri per trovare volti simili nelle foto caricate.

Il metodo dell'omologia persistente produce "impronte digitali", rappresentato da codici a barre, che caratterizzano le forme dei pori di ogni materiale nel database. Queste impronte digitali vengono quindi confrontate per calcolare quanto siano simili le forme dei pori di due materiali. Ciò significa che questo approccio può essere utilizzato per esaminare i database e identificare materiali con strutture di pori simili.

Gli scienziati dell'EPFL dimostrano che il nuovo metodo è efficace nell'identificare materiali con geometrie dei pori simili. Una classe di materiali nanoporosi che trarrebbe vantaggio da questa innovazione sono le zeoliti e le strutture metallo-organiche (MOF), le cui applicazioni spaziano dalla separazione e stoccaggio dei gas alla catalisi.

Gli scienziati hanno utilizzato lo stoccaggio del metano, un aspetto importante dell'energia rinnovabile, come caso di studio. Il nuovo metodo ha mostrato che è possibile trovare materiali nanoporosi con le stesse prestazioni dei materiali noti con le migliori prestazioni, cercando nei database forme di pori simili.

Al contrario, lo studio mostra che le forme dei pori dei materiali più performanti possono essere ordinate in classi topologicamente distinte, e che i materiali di ogni classe richiedono una strategia di ottimizzazione diversa.

"Abbiamo un database di oltre 3, 000, 000 materiali nanoporosi, quindi trovare strutture simili attraverso l'ispezione visiva è fuori questione, " dice Berend Smit. "In effetti, passando per la letteratura, abbiamo scoperto che gli autori spesso non si rendono conto quando un nuovo MOF ha la stessa struttura dei pori di un altro. Quindi abbiamo davvero bisogno di un metodo di calcolo. Però, mentre gli umani sono intuitivamente bravi a riconoscere le forme come uguali o diverse, avevamo bisogno di lavorare con il dipartimento di matematica dell'EPFL per sviluppare un formalismo che potesse insegnare questa abilità a un computer".

"Nel campo della topologia algebrica, i matematici hanno formulato la teoria dell'omologia della persistenza in qualsiasi dimensione, " afferma Kathryn Hess. "Le applicazioni precedenti utilizzavano solo le prime due di queste dimensioni, quindi è entusiasmante che gli ingegneri chimici dell'EPFL abbiano scoperto un'applicazione significativa che richiede anche la terza dimensione".