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    L’intelligenza artificiale accelera la scoperta di polimeri più sostenibili e con prestazioni più elevate
    PolyID rivoluziona la scoperta dei materiali rendendo più rapida e semplice che mai la ricerca di polimeri sostenibili e ad alte prestazioni per una determinata applicazione. Credito:Elizabeth Stone, NREL

    Grandi chimici hanno scoperto modi per combinare carbonio, idrogeno, ossigeno e azoto in tutti i tipi di plastica:imballaggi alimentari a prova di perdite, parti di automobili resistenti al calore, dispositivi di protezione individuale durevoli:l'elenco è lungo.



    La vera sfida per uno scienziato dei materiali nel 21° secolo è trovare la ricetta perfetta per rendere i polimeri più sostenibili e allo stesso tempo più performanti, soprattutto se si hanno a portata di mano solo prodotti petrolchimici.

    "Il petrolio comprende in gran parte idrocarburi, essenzialmente combinazioni di carbonio e idrogeno legati chimicamente insieme che hanno alcune proprietà piuttosto notevoli e vantaggiose", ha affermato Brandon Knott, scienziato del National Renewable Energy Laboratory (NREL).

    "Ma gli idrocarburi sono privi di eteroatomi come l'ossigeno e l'azoto, e può richiedere una notevole energia per aggiungerli quando si producono polimeri che necessitano di funzionalità più ampie di quelle fornite dagli idrocarburi."

    Una buona soluzione, ha spiegato Knott, è aggiungere biomassa e rifiuti ricchi di ossigeno e azoto all’elenco degli ingredienti. Gli steli di mais, le alghe e persino i rifiuti contengono legami chimici aggiuntivi che spesso offrono ai chimici una maggiore flessibilità per ottenere proprietà specifiche.

    Ma trovare la ricetta perfetta per garantire sostenibilità e prestazioni senza eguali?

    Uno strumento di machine learning NREL, PolyID:Polymer Inverse Design, semplifica il raggiungimento dell'equilibrio. Utilizzando l’intelligenza artificiale, lo strumento può prevedere le proprietà dei materiali in base alla struttura molecolare. Ciò gli consente di vagliare milioni di possibili progetti di polimeri per creare un breve elenco di candidati per una determinata applicazione.

    Lo strumento è discusso in modo approfondito in Macromolecole .

    L'algoritmo intelligente collega le proprietà dei materiali alla struttura molecolare

    L'algoritmo alla base di PolyID è un avanzamento all'avanguardia di un approccio fondamentale noto come "teoria del contributo di gruppo". Lo strumento crea associazioni tra le disposizioni di ossigeno, idrogeno, carbonio e altri elementi e proprietà dei materiali per prevedere attributi come elasticità, tolleranza al calore e prestazioni del sigillante.

    Con una crescente libreria di connessioni tra le strutture molecolari dei polimeri e le loro proprietà conosciute, "impara" a prevedere come potrebbero essere progettati nuovi polimeri per ottenere caratteristiche fisiche specifiche.

    "Se lo fai con poche migliaia di polimeri per addestrare l'algoritmo, inizi a ottenere previsioni davvero accurate per strutture che non sono mai state viste prima dall'algoritmo e forse non sono mai state realizzate prima", ha spiegato Nolan Wilson, il responsabile autore sull'articolo.

    Con migliaia di polimeri nella sua libreria di riferimento, lo strumento consente agli scienziati di lavorare a ritroso durante la ricerca di nuovi progetti di polimeri. Possono prima identificare le proprietà desiderate e selezionare potenziali progetti di polimeri.

    Caso di studio:trovare alternative biodegradabili alle odierne pellicole per imballaggio alimentare

    Ad esempio, gli scienziati del NREL hanno utilizzato PolyID per esaminare rapidamente oltre 15.000 polimeri di origine vegetale alla ricerca di alternative biodegradabili alle odierne pellicole per imballaggio alimentare. Realizzate principalmente in polietilene ad alta densità, un materiale a base di petrolio, le pellicole da imballaggio sono spesso progettate per resistere alle alte temperature e creare una forte tenuta al vapore per mantenere il cibo fresco.

    Il team di NREL ha dato priorità a tali proprietà in PolyID, aggiungendo al contempo altri attributi desiderabili, tra cui la biodegradabilità e una minore impronta di gas serra. Lo strumento ha generato un breve elenco di sette progetti di polimeri che potrebbero essere realizzati dalla biomassa.

    Dopo ulteriori test in laboratorio, il team ha confermato le previsioni dello strumento. Non solo tutti e sette i polimeri resisterebbero alle alte temperature, ma potrebbero anche farlo riducendo le emissioni nette di gas serra e mantenendo il cibo fresco per periodi di tempo più lunghi.

    Uno strumento per adattare i polimeri alle esigenze dell'industria

    Con milioni di materiali unici possibili da biomassa, rifiuti e materie prime convenzionali, dare priorità alla sostenibilità nella progettazione di nuovi polimeri è stato una sfida, anche per i chimici più brillanti.

    Ciò avviene in un momento in cui i consumatori richiedono sempre di più dai prodotti con cui interagiscono. Molte aziende stanno rispondendo innovando i propri prodotti per ridurre i rifiuti, promuovere il riciclaggio e ridurre l’impronta di carbonio. Ma raggiungere questi obiettivi senza sacrificare le prestazioni del prodotto può rivelarsi complicato.

    Il punto in cui PolyID brilla di più, secondo Wilson, è la sua capacità di posizionare le prestazioni insieme a una moltitudine di altre considerazioni sulla sostenibilità.

    "Alcuni di questi potrebbero servire come sostituti diretti di polimeri petroliferi comparabili", ha spiegato. "Ma in molti casi sono ancora migliori in termini di prestazioni e sostenibilità."

    In questo modo l’imballaggio alimentare può fare molto di più che migliorare la durata di conservazione. I rivestimenti di un paio di sci non solo aiutano a tenere lontano il freddo e la neve. La calotta termoplastica di un casco da bicicletta potrebbe proteggere più del tuo cervello. Possono farlo sostenendo anche un ambiente sano.

    Ulteriori informazioni: A. Nolan Wilson et al, PolyID:Intelligenza artificiale per scoprire polimeri sostenibili e con prestazioni avanzate, Macromolecole (2023). DOI:10.1021/acs.macromol.3c00994

    Fornito dal Laboratorio nazionale per le energie rinnovabili




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