AI로 더 나은 정수 필터 설계

[아름이]

AI로 더 나은 정수 필터 설계
날짜:
2022년 11월 30일
원천:
미국화학학회
요약:
최고의 물 필터도 일부는 통과시키지만 개선된 재료를 설계하고 테스트하는 것은 시간이 많이 걸리고 어렵습니다. 이제 연구원들은 인공 지능(AI)이 유망한 재료의 개발 속도를 높일 수 있다고 보고합니다. 개념 증명 연구에서 그들은 필터의 다공성 멤브레인을 라이닝하는 다양한 패턴의 발수 및 발수 그룹을 시뮬레이션하고 물을 쉽게 통과시키고 일부 오염 물질을 느리게 하는 최적의 배열을 찾았습니다.

최고의 물 필터도 일부는 통과시키지만 개선된 재료를 설계하고 테스트하는 것은 시간이 많이 걸리고 어렵습니다. 이제 ACS Central Science 의 연구원 들은 인공 지능(AI)이 유망한 재료의 개발 속도를 높일 수 있다고 보고합니다. 개념 증명 연구에서 그들은 필터의 다공성 멤브레인을 라이닝하는 다양한 패턴의 발수 및 발수 그룹을 시뮬레이션하고 물을 쉽게 통과시키고 일부 오염 물질을 느리게 하는 최적의 배열을 찾았습니다.

수도꼭지 부착물에서 방 크기의 산업용 시스템에 이르는 필터 시스템은 식수 및 기타 용도로 물을 정화합니다. 그러나 현재의 여과막은 물이 매우 더럽거나 농작물에 사용되는 일반적인 살충제인 붕산과 같은 작고 중성인 분자를 가지고 있는 경우 어려움을 겪습니다. 이는 합성 다공성 재료가 일반적으로 크기 또는 전하별로 화합물을 분류하는 데 제한되기 때문입니다. 그러나 생물학적 막에는 아쿠아포린과 같은 단백질로 만들어진 기공이 있는데, 이 기공은 채널을 감싸고 있는 다양한 유형의 작용기 또는 원자 집합으로 인해 크기와 전하로 다른 분자에서 물을 분리할 수 있습니다. 합성 다공성 물질로 동일한 작업을 수행하도록 영감을 받은 M. Scott Shell과 동료들은 컴퓨터를 사용하여 붕산 함유 물을 여과하기 위해 탄소 나노튜브 기공 내부를 설계하기를 원했습니다.

연구원들은 내벽의 각 원자에 묶인 하이드록실(물 끌어당김) 및/또는 메틸(발수) 그룹으로 탄소 나노튜브 채널을 시뮬레이션했습니다. 그런 다음 그들은 물과 붕산이 모공을 통해 얼마나 빨리 이동하는지 평가하기 위해 일종의 AI인 최적화 알고리즘과 머신 러닝을 사용하여 수천 개의 작용기 패턴을 설계하고 테스트했습니다. 그들이 찾은 것은 다음과 같습니다.

최적의 패턴은 메틸 그룹 사이에 끼인 하이드록실 그룹의 한 줄 또는 두 줄로 기공의 중간 부분 주위에 고리를 형성했습니다.
이 시뮬레이션에서 물은 붕산보다 거의 두 배 빠르게 기공을 통과했습니다.
또 다른 일련의 시뮬레이션은 페놀, 벤젠 및 이소프로판올을 포함한 다른 중성 용질도 최적화된 탄소 나노튜브 설계로 물에서 분리될 수 있음을 보여주었습니다.
이 연구는 새로운 특성을 가진 정수 멤브레인을 개발하는 데 있어 AI의 유용성을 입증하고 새로운 유형의 필터 시스템의 기초를 형성할 수 있다고 연구원들은 말합니다. 그들은 오염에 저항하는 코팅과 같이 물이나 다른 분자와 고유한 상호 작용을 할 수 있는 표면을 설계하는 데 접근 방식을 적용할 수 있다고 덧붙였습니다.

출처 : https://www.sciencedaily.com/