Les perchlorates sont une classe de composés connus pour leur character explosive. Cela soulève des problèmes de sécurité lors d'expériences impliquant des composés complexes contenant des ions perchlorate, vehicle des explosions peuvent être déclenchées même par le moindre choc ou chaleur. Il est donc critical d’étudier leur composition moléculaire et de comprendre la raison de leur caractère explosif.
Dans ce contexte, une méthode appelée analyse de surface de Hirschfield a été largement utilisée pour visualiser et quantifier la framework cristalline et les interactions moléculaires des composés cristallins. De furthermore, un tracé d'empreintes digitales bidimensionnel dérivé de l'analyse de Hirschfield montre de manière frappante les interactions complexes dans les cristaux. Malgré leurs avantages, ces méthodes reposent uniquement sur le jugement de l’œil humain, ce qui limite leur efficacité globale. Cherchant un moyen de surmonter ces limites, des études récentes ont exploré l’utilisation de méthodes d’apprentissage profond et d’intelligence artificielle (IA) pour l’analyse. Ces études ont souligné l’avantage potentiel de l’utilisation de l’IA pour dévoiler des caractéristiques difficiles à discerner pour les humains.
Aujourd'hui, pour exploiter pleinement le potentiel de l'analyse de surface area de Hirschfield, une équipe de chercheurs, dirigée par le professeur Takashiro Akitsu du Département de chimie et du Centre des sciences et technologies du feu de l'Université des sciences de Tokyo (TUS) au Japon, a récemment utilisé des apprendre à analyser la area de Hirschfield des complexes métalliques de sort Salen. L'équipe d'étude comprenait également M. Yuji Takiguchi, M. Shintaro Suda et le professeur adjoint Daisuke Nakane, tous de TUS.
Les complexes de variety Salen constituent un domaine de recherche émergent et lucratif, principalement en raison de leurs diverses fonctions. « Les expériences réelles sur les propriétés explosives et thermiques de ces matériaux sont précises mais extrêmement dangereuses. Par conséquent, utiliser l'IA pour étudier ces propriétés en analysant uniquement la construction cristalline peut s'avérer très avantageux », explique le professeur Akitsu. Les résultats de cette étude ont été publiés en ligne dans la revue FirePhysChem le 30 décembre 2023.
L’équipe a développé de nombreux ensembles de données des tracés d’empreintes digitales Hirschfield des complexes métalliques de variety Salen stockés dans la foundation de données Cambridge Crystal (CCDC) et a utilisé l’apprentissage en profondeur pour étudier les caractéristiques de la composition cristalline qui contribuent à leur explosivité. À cette fin, les chercheurs ont également utilisé un car-encodeur variationnel spécial à l’aide duquel ils ont transformé les informations intégrées dans les pictures de tracé d’empreintes digitales en un vecteur de faible dimension. Cela leur a permis d'étudier quantitativement la forme des parcelles, ce qui jusqu'à présent n'était fait que qualitativement. Leur analyse a révélé que les complexes métalliques de form salen ne présentent aucune caractéristique structurelle distinctive, ce qui indique que leur mother nature explosive est liée à la liaison chimique des ions perchlorate et à leurs interactions intermoléculaires environnantes.
Soulignant l'value de cette étude, le professeur Akitsu explique : « Traditionnellement, le domaine de l'ingénierie cristalline s'est concentré uniquement sur les interactions des petites molécules dans les cristaux. Mais à l'avenir, les interactions dans les systèmes complexes gagneront en great importance. Cela signifie que l'étude de leur Les interactions intermoléculaires deviendront encore furthermore cruciales. Notre nouvelle méthode peut aider à étudier de telles interactions en comprenant uniquement la structure cristalline. De moreover, elle peut également contribuer à la découverte de nouveaux médicaments et faire progresser la recherche catalytique.
Cette étude utilise également la base de données sur la composition cristalline du CCDC qui, malgré plus d'un million d'entrées, est encore sous-utilisée. De as well as, la méthode innovante proposée dans cette étude peut promouvoir l’utilisation de cette base de données et conduire à la découverte de composés nouveaux et intéressants.
Dans l’ensemble, l’étude offre un aperçu de la nature explosive des perchlorates, en furthermore de présenter une méthode as well as sûre, basée sur des données, pour étudier les propriétés physiques des composés, faire progresser l’ingénierie des cristaux et la recherche sur les matériaux énergétiques !
