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

Lisää tästä aiheesta

Kuvassa kädet ja post-it-lappuja. Kuva: Adolfo Vera
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Miten koronavirus on vaikuttanut yritysten strategioihin? – Kyselytutkimuksella tuotetaan tietoa päätöksenteon tueksi

Aalto-yliopiston hankkeessa tuotettu tieto auttaa yrityksiä, kun ne tekevät strategia- ja investointipäätöksiä.
PoP Pekka Mattila Taloudenpuolustuksen ensiapukurssilla 24.9.2020. Kuva: Kati Kiviniemi / Aalto EE
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Operatiivisesti ketterät yritykset pärjäävät myös kriisin jälkeen

Tulevaisuuden menestysyrityksen tulee onnistua palauttamaan merkityksen tuntu.
UNITE! workshop at Aalto University in February 2020. Photo: Mikko Raskinen.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Tekniikan alan yliopistojen EU-hankkeessa luodaan tulevaisuuden yliopistoa

Tulevaisuuden yliopistossa kampuksesta tulee avoin kokeellinen laboratorio, virtuaalinen vaihto-opiskelija voi valita kursseja kaikkien yliopistojen tarjonnasta, ja yliopiston jokainen työntekijä kokee asiakseen toimia tasa-arvoa edistävällä tavalla.
Kuva: Adolfo Vera.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

HUSissa ja Aallossa alkaa tutkimus EEG-aivosähkökäyrästä tehtävästä koronavirusinfektion hengitysvaikeuden ennusteesta

Koronaviruspotilaiden vakavien hengitysvaikeuksien taustatekijöitä etsitään koneoppimisen avulla EEG-aivosähkökäyristä. Tutkimuksen tuloksia on tarkoitus hyödyntää muidenkin potilaiden tehohoidon arvioinnissa.