Uutiset

Tekoäly auttaa tunnistamaan monimutkaisempia molekyylirakenteita

Materiaalisuunnittelijoiden täytyy tietää tarkasti materiaalien molekyylirakenne, jotta he voivat kehittää esimerkiksi muovin korvikkeita kasviperäisillä biopolymeereillä. Tekoälystä on nyt saatu apua rakenteen selvittämiseen.
Cover image of the journal, featuring the researchers work
Science Advances -lehden kansi.

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 -lehdessä.

Lisätietoa:

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). https://dx.doi.org/10.1126/sciadv.aay6913

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

Learning Centre, Main lobby
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Palvelutiskin remontti Harald Herlin -oppimiskeskuksessa alkaa

Palvelutiskin remontti alkaa 27.6.22. Pahoittelemme remontista aiheutuvaa melua.
Juhlapukuihin sonnustauneet ihmiset laskeutuvat portaita alas kohti kameraa
Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Vuoden 2022 tekniikan alojen promootiossa ennätysmäärä uusia tohtoreita

Yliopistomaailman arvokkainta akateemista juhlaa vietettiin Otaniemen kampuksella 17. kesäkuuta. Edellinen tohtoripromootio järjestettiin vuonna 2019 ja vuosittaista perinnettä jouduttiin lykkäämään kaksi kertaa. Tästä johtuen tänä vuonna Dipolissa järjestetyt juhlallisuudet olivat ennätyssuuret.
Camilla Hollanti, photo: Lasse Lecklin.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Camilla Hollanti, auttaako matikkapää arjessa?

Camilla Hollannin mukaan matematiikassa tulisi keskittyä enemmän todelliseen ymmärtämiseen kuin ulkoa opetteluun ja kaavojen hallintaan.
A man and a woman concentrated, looking upwares towards something interesting
Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Lähes 18 miljoonaa euroa tutkimukseen

Suomen Akatemian rahoitus tuo Aalto-yliopistoon kuusi uutta akatemiatutkijan ja 14 tutkijatohtorin tehtävää sekä 23 akatemiahanketta.