Gli scienziati del MIT hanno sviluppato una piattaforma che identifica, miscela e testa fino a 700 nuove miscele polimeriche al giorno per applicazioni come la stabilizzazione delle proteine, gli elettroliti delle batterie o i materiali per il rilascio di farmaci.
Per accelerare la scoperta di nuovi materiali polimerici, i ricercatori del MIT hanno sviluppato una piattaforma sperimentale completamente autonoma in grado di identificare in modo efficiente le miscele polimeriche ottimali. Il flusso di lavoro a ciclo chiuso utilizza un potente algoritmo per valutare un’ampia gamma di potenziali miscele polimeriche, inviando una selezione di combinazioni a un sistema robotico che miscela le sostanze chimiche e le testa singolrarmente. In base ai risultati, l’algoritmo decide quali esperimenti condurre successivamente, continuando il processo fino a quando il nuovo polimero non soddisfa gli obiettivi dell’utente. Questo flusso di lavoro potrebbe un giorno facilitare la scoperta di materiali polimerici che portano a progressi come elettroliti per batterie migliorati, pannelli solari più convenienti o nanoparticelle su misura per una somministrazione più sicura di farmaci.
Gli esperimenti
Durante gli esperimenti, il sistema ha identificato autonomamente centinaia di miscele che hanno superato le prestazioni dei polimeri che le costituivano. È interessante notare che i ricercatori hanno scoperto che le miscele più performanti non utilizzavano necessariamente i migliori singoli componenti: “Questa è una buona conferma del valore dell’utilizzo di un algoritmo di ottimizzazione che consideri contemporaneamente l’intero spazio di progettazione. Se si considera l’intero spazio di formulazione, si possono potenzialmente trovare proprietà nuove o migliori. Utilizzando un approccio diverso, si potrebbero facilmente trascurare i componenti meno performanti che sono invece le parti importanti della miscela migliore” spiega il docente del MIT Connor Coley.
Creare miscele migliori
Quando gli scienziati progettano nuove miscele polimeriche, si trovano di fronte a un numero pressoché infinito di possibili polimeri da cui partire. Una volta selezionati alcuni polimeri da miscelare, devono ancora scegliere la composizione di ciascun polimero e la concentrazione di polimeri nella miscela: “Avere uno spazio di progettazione così ampio richiede soluzioni algoritmiche e flussi di lavoro ad alta produttività, perché semplicemente non è possibile testare tutte le combinazioni usando la forza bruta” aggiunge Coley.
I ricercatori del MIT hanno cercato nuove miscele eteropolimeriche casuali, ottenute mescolando due o più polimeri con caratteristiche strutturali diverse. Questi polimeri versatili hanno mostrato una rilevanza particolarmente promettente per la catalisi enzimatica ad alta temperatura, un processo che aumenta la velocità delle reazioni chimiche. Il loro flusso di lavoro a ciclo chiuso inizia con un algoritmo che, in base alle proprietà desiderate dall’utente, identifica autonomamente una manciata di miscele polimeriche promettenti.
Scoperte più veloci
La costruzione del sistema robotico ha comportato numerose sfide, come lo sviluppo di una tecnica per riscaldare uniformemente i polimeri e l’ottimizzazione della velocità di movimento della punta della pipetta verso l’alto e verso il basso. “Nelle piattaforme di scoperta autonoma, diamo importanza alle innovazioni algoritmiche, ma ci sono molti aspetti dettagliati e sottili della procedura che devono essere convalidati prima di potersi fidare delle informazioni che ne derivano” afferma Coley.
Durante i test, le miscele ottimali identificate dal loro sistema hanno spesso superato le prestazioni dei polimeri che le hanno formate. La migliore miscela complessiva ha ottenuto prestazioni del 18% superiori a quelle di qualsiasi dei suoi singoli componenti, raggiungendo un REA del 73%: “Questo indica che, invece di sviluppare nuovi polimeri, a volte potremmo miscelare polimeri esistenti per progettare nuovi materiali con prestazioni persino migliori dei singoli polimeri” afferma il docente Guangqi Wu.
Inoltre, la loro piattaforma autonoma può generare e testare 700 nuove miscele di polimeri al giorno e richiede solo l’intervento umano per il riempimento e la sostituzione dei prodotti chimici. Sebbene questa ricerca si sia concentrata sui polimeri per la stabilizzazione delle proteine, la loro piattaforma potrebbe essere modificata per altri usi, come lo sviluppo di nuove materie plastiche o elettroliti per batterie.
Oltre a esplorare ulteriori proprietà dei polimeri, i ricercatori intendono utilizzare i dati sperimentali per migliorare l’efficienza del loro algoritmo e svilupparne di nuovi per semplificare le operazioni del gestore autonomo di liquidi.
Foto: Christine Daniloff, MIT; iStock
