Concevoir de meilleurs filtres à eau grâce à l'IA
L'étude démontre l'utilité de l'IA pour la mise au point de membranes de purification de l'eau aux propriétés inédites
Même les meilleurs filtres à eau laissent passer certaines choses, mais concevoir des matériaux améliorés et les tester est long et difficile. Aujourd'hui, des chercheurs de ACS Central Science indiquent que l'intelligence artificielle (IA) pourrait accélérer le développement de matériaux prometteurs. Dans le cadre d'une étude de validation de principe, ils ont simulé différents modèles de groupes attirant et repoussant l'eau sur la membrane poreuse d'un filtre et ont trouvé des dispositions optimales qui devraient laisser passer l'eau facilement et ralentir certains contaminants.
Image symbolique
Unsplash
Les systèmes de filtration, qui vont du robinet aux systèmes industriels de la taille d'une pièce, nettoient l'eau pour la boire et pour d'autres usages. Cependant, les membranes de filtration actuelles ont du mal si l'eau est extrêmement sale ou si elle contient de petites molécules neutres, comme l'acide borique - un insecticide couramment utilisé sur les plantes cultivées. En effet, les matériaux synthétiques poreux se limitent généralement à trier les composés selon leur taille ou leur charge. Mais les membranes biologiques ont des pores constitués de protéines, comme l'aquaporine, qui peuvent séparer l'eau des autres molécules en fonction de leur taille et de leur charge, grâce aux différents types de groupes fonctionnels, ou ensembles d'atomes, qui tapissent les canaux. Inspirés par l'idée de faire de même avec un matériau poreux synthétique, M. Scott Shell et ses collègues ont voulu utiliser l'informatique pour concevoir l'intérieur d'un pore de nanotube de carbone destiné à filtrer de l'eau contenant de l'acide borique.
Les chercheurs ont simulé un canal de nanotube de carbone avec des groupes hydroxyle (attirant l'eau) et/ou méthyle (repoussant l'eau) attachés à chaque atome de la paroi interne. Ils ont ensuite conçu et testé des milliers de modèles de groupes fonctionnels à l'aide d'algorithmes d'optimisation et d'apprentissage automatique, un type d'IA, afin d'évaluer la vitesse à laquelle l'eau et l'acide borique se déplaceraient à travers le pore. Voici ce qu'ils ont découvert :
- Les motifs optimaux comportaient une ou deux rangées de groupes hydroxyle pris en sandwich entre des groupes méthyle, formant des anneaux autour de la section médiane du pore.
- Dans ces simulations, l'eau traversait le pore presque deux fois plus vite que l'acide borique.
- Une autre série de simulations a montré que d'autres solutés neutres, dont le phénol, le benzène et l'isopropanol, pouvaient également être séparés de l'eau grâce à la conception optimisée des nanotubes de carbone.
Selon les chercheurs, cette étude démontre l'utilité de l'IA pour la mise au point de membranes de purification de l'eau dotées de nouvelles propriétés et pourrait constituer la base d'un nouveau type de système de filtrage. Ils ajoutent que l'approche pourrait être adaptée pour concevoir des surfaces ayant des interactions uniques avec l'eau ou d'autres molécules, comme des revêtements résistant à l'encrassement.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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