Tekoäly auttaa tunnistamaan monimutkaisempia molekyylirakenteita
Aalto-yliopistossa on kehitetty uudenlainen, materiaalianalyysia ja tekoälyä yhdistävä menetelmä, joka auttaa selvittämään materiaalien monimutkaista molekyylirakennetta. Kun tekoälyalgoritmi yhdistettiin atomivoimamikroskoopilla mitattuihin kuviin ja valtavaan simuloituun datamäärään, tutkijat pystyivät tunnistamaan yhä monimutkaisempia molekyylirakenteita.
Tämä on tärkeää, sillä materiaalisuunnittelijoiden täytyy tietää materiaalien molekyylirakenne tarkkaan, jotta esimerkiksi muoveja voidaan korvata kasviperäisillä biopolymeereillä. Atomivoimamikroskoopilla (AFM) voidaan mitata litteiden, tasomaisten molekyylien rakennetta. Jos molekyylit ovat monimutkaisia, niiden selvittäminen on kuitenkin paljon vaikeampaa.
Aallon tutkimuksessa koneoppimisjärjestelmää testattiin aluksi simuloidulla atomivoimamikroskoopin datalla. Professori Adam S. Fosterin tutkimusryhmä kehitti koneoppimisen ja AFM-simulaatioiden avulla menetelmän, joka osaa yhdistää atomivoimamikroskoopin kuvat niiden molekyylirakenteisiin.
Tämän tutkimuksen myötä saadaan runsaasti lisää tietoa materiaaleista ja ymmärrys kolmiulotteisten molekyylirakenteiden kuvista kasvaa. Lisäksi uudella menetelmällä pystytään nykyisiä menetelmiä nopeammin selvittämään, miten molekyyli asettuu pinnalle. Tehtävä voidaan myös toteuttaa ihmisasiantuntijoita nopeammin ja luotettavammin”, kertoo artikkelin ensimmäinen kirjoittaja, Aalto-yliopiston tohtorikoulutettava Benjamin Alldritt.
Tasomaisten molekyylien AFM-kuvia on helppo tulkita, mutta kolmiulotteisten molekyylien osalta se on paljon vaikeampaa. Esimerkiksi se, miten molekyyli tarttuu pintaan, on tärkeää selvittää, jotta ymmärretään, miten tiukasti molekyyli kiinnittyy pintaan tai reagoi sen kanssa.
”Tällä hetkellä käytettävä menetelmä on arvata rakenne, simuloida AFM-kuvat ja katsoa, menikö oikein. Kun mahdollisuuksia on paljon, tämä on hidasta ja vaivalloista, eikä lopulta voi olla kovin varma, tulivatko kaikki mahdolliset rakenteet mieleen”, selittää akatemiaprofessori Peter Liljeroth.
Tekoälyn avulla monimutkaisia, kolmiulotteisia AFM-kuvia voitiin tulkita luotettavasti ja nopeasti ja molekyylien rakenne pystyttiin selvittämään.
Tutkimuksessa käytettiin tunnettua biomolekyyliä, 1S-kamferia, jonka atomirakenne on tunnettu. Puuteollisuuden biotuotteena se muistuttaa paljon niitä molekyylejä, joista Aalto-yliopiston tutkijat pyrkivät valmistamaan kestävän kehityksen tuotteita.
Tutkimus toteutettiin akatemiaprofessori Liljerothin, professori Fosterin ja professori Juho Kannalan johdolla. Tutkimusartikkeli julkaistiin Science Advances -ä.
äپٴDz:
Artikkeli:
B. Alldritt, P. Hapala, N. Oinonen, F. Urtev, O. Krejci, F. Federici Canova, J. Kannala, F. Schulz, P. Liljeroth, A. S. Foster, Automated structure discovery in atomic force microscopy. Sci. Adv. 6, eaay6913 (2020).
Contact
Lue lisää uutisia
Muotoilun rooli korostuu toimitusketjun alkupäässä – Aalto-yliopisto johtaa merkittävää EU-hanketta tekstiilien värjäyskäytäntöjen uudistamiseksi
EU Horisontti-rahoitteinen MELANGE-hanke yhdistää muotoilun, teknologian ja liiketoiminnan – tavoitteena on uudistaa tekstiiliteollisuuden värjäyskäytäntöjä sekä vauhdittaa siirtymää kohti kiertotalouteen perustuvia ja kestäviä tekstiilijärjestelmiä.
Arsi Ikäheimosen väitöstutkimus: Älypuhelin voi paljastaa varhaisia merkkejä masennuksesta
Puhelin taskussa, älysormus sormessa ja aktiivisuusranneke ranteessa: arjessa mukana kulkevat laitteet keräävät lähes tauotta tietoa käyttäjästään. Tämä tieto voi auttaa masennusoireiden seurannassa ja ennustamisessa.
Professor Hironori Yoshida: “Machines should adapt to materials, not the other way around”
Professor of Formgiving believes the future of design lies in embracing irregularity rather than eliminating it. His research combines design, AI and robotics.