I metodi di spettroscopia vibrazionale basati su laser come Raman e IR sono spesso impiegati dagli scienziati dei materiali di non proliferazione perché sono rapidi, nominalmente non distruttivi e possono fornire informazioni dirette su ciò che contiene un materiale. Laddove le assegnazioni spettrali possono essere difficili, il database CURIES utilizza informazioni strutturali, competenze in materia e analisi statistiche per determinare le caratteristiche chiave degli spettri Raman in base alle loro origini strutturali.

"Quando frequentavo la scuola di specializzazione e studiavo mineralogia dell'uranio, non esisteva un unico archivio in cui cercare una caratteristica di un campione e confrontarla per identificarla", ha affermato Tyler Spano di ORNL, autore principale dell'articolo CURIES su American Mineralogist. i> .

"Quello che abbiamo fatto è stato riunire dati provenienti da molte fonti diverse, comprese informazioni strutturali e spettroscopia, per comprendere le caratteristiche e le somiglianze spettrali in relazione alle proprietà chimiche, strutturali e di altro tipo." Il team ORNL spera che CURIES supporterà i ricercatori che sono alla ricerca di nuove relazioni tra i vari tipi di materiali di uranio e favorirà lo sviluppo di una rapida caratterizzazione e analisi degli spettri raccolti su nuovi materiali.

Spano sostiene la missione di non proliferazione nucleare dell'ORNL, che le dà l'opportunità di "vedere materiale strano che non si trova in nessun database da nessuna parte". Ma prima che Spano entrasse a far parte dell’ORNL nel 2020, altri ricercatori nucleari dell’ORNL avevano un’idea simile di andare oltre la corrispondenza dei modelli per l’identificazione del materiale. Ashley Shields, una scienziata della sicurezza nucleare dell'ORNL, ha parlato con i colleghi dell'integrazione dell'apprendimento automatico per trovare caratteristiche e firme sottili su materiali noti nel campo della non proliferazione.

CURIES estrae dati da varie fonti per aiutare gli utenti a identificare rapidamente le proprietà strutturali e chimiche sottostanti di un campione basandosi solo sul suo spettro. Alcuni dei dati di CURIES provengono da lavori pubblicati, comprese riviste accademiche e database esistenti, mentre altri sono una versione unica di metadati derivanti dalla spettroscopia Raman e dal lavoro di caratterizzazione eseguito dai ricercatori ORNL.

"La spettroscopia Raman è una componente chiave perché può fornire indicatori altamente specifici di particolari strutture materiali", ha affermato Jennifer Niedziela, leader presso ORNL nell'analisi applicata dei materiali.

"Ora possiamo condividere le informazioni contenute nella dinamica vibrazionale del sistema, nella struttura, nel componente e in qualsiasi tipo di metodologia di elaborazione che potrebbe essere stata applicata ad esso." Utilizzando la piattaforma di analisi integrata Smart Spectral Matching sviluppata in laboratorio, gli utenti CURIES possono collegare facilmente informazioni per ottenere il massimo valore da qualsiasi campione particolare.

L'interfaccia utente di CURIES rappresenta diversi modi in cui gli utenti interagiscono con i campioni minerali. Marshall McDonnell, un ingegnere informatico ricercatore presso l'ORNL, ha guidato un team che ha creato la piattaforma web per comprendere i concetti, non solo per abbinare le parole chiave. "Dato che utilizziamo diverse fonti di dati per il database, era importante insegnare al programma a far corrispondere i concetti tra set di dati computazionali, riviste accademiche e altre fonti con vocabolari completamente diversi."

Grazie a una collaborazione con l'Università della Florida del Nord, il team ha integrato un'ontologia di dati chimici per facilitare l'incontro di numerosi tipi di dati per l'utente.

CURIES continua ad evolversi, con l'aggiunta di ulteriori informazioni su ciascun minerale e algoritmi migliori per aiutare a trovare connessioni. Nuovi campioni di minerali continuano ad essere aggiunti a CURIES per gentile concessione del collaboratore dell'ORNL Travis Olds, assistente curatore per i minerali presso il Carnegie Museum of Natural History e collega di scuola di specializzazione di Spano. "Il nostro team dell'ORNL è riuscito a unire i dati e le competenze di ricercatori di talento per creare qualcosa di meraviglioso per la comunità", ha affermato Niedziela.