Para ajudar os pesquisadores a analisar todas as estruturas de estrutura metal-orga¢nica (MOF) possa­veis e ajudar a identificar aquelas que seriam mais prática s para uma aplicação especa­fica, uma equipe de químicos computacionais do MIT desenvolveu um modelo que pode analisar os recursos de um MOF estrutura e prever se seráesta¡vel o suficiente para ser útil.

Os pesquisadores esperam que essas previsaµes computacionais ajudem a reduzir o tempo de desenvolvimento de novos MOFs.

“Isso permitira¡ que os pesquisadores testem a promessa de materiais específicos antes que tenham o problema de sintetiza¡-los”, diz Heather Kulik, professora associada de engenharia química do MIT.

A equipe do MIT estãoagora trabalhando para desenvolver MOFs que possam ser usados ​​para capturar gás metano e convertaª-lo em compostos aºteis, como combusta­veis.

Os pesquisadores descreveram seu novo modelo em dois artigos, um no Journal of the American Chemical Society e outro na Scientific Data . Os estudantes de pós-graduação Aditya Nandy e Gianmarco Terrones são os principais autores do artigo Scientific Data , e Nandy também éo autor principal do artigo JACS . Kulik éo autor saªnior de ambos os artigos.

Os MOFs consistem em a¡tomos de metal unidos por moléculas orga¢nicas chamadas ligantes para criar uma estrutura ra­gida semelhante a uma gaiola. Os materiais também possuem muitos poros, o que os torna aºteis para catalisar reações envolvendo gases, mas também podem torna¡-los estruturalmente menos esta¡veis.

“A limitação em ver os MOFs realizados em escala industrial éque, embora possamos controlar suas propriedades controlando onde cada a¡tomo estãona estrutura, eles não são necessariamente tão esta¡veis, no que diz respeito aos materiais”, diz Kulik. “Eles são muito porosos e podem se degradar sob condições realistas que precisamos para a cata¡lise.”

Os cientistas trabalham no projeto de MOFs hámais de 20 anos, e milhares de estruturas possa­veis foram publicadas. Um reposita³rio centralizado contanãm cerca de 10.000 dessas estruturas, mas não estãovinculado a nenhuma das descobertas publicadas sobre as propriedades dessas estruturas.

Kulik, especialista em usar modelagem computacional para descobrir relações estrutura-propriedade de materiais, queria adotar uma abordagem mais sistema¡tica para analisar e classificar as propriedades dos MOFs.

“Quando as pessoas fazem isso agora, éprincipalmente tentativa e erro. O conjunto de dados do MOF érealmente promissor porque hátantas pessoas empolgadas com os MOFs, então hámuito o que aprender com o que todos estãotrabalhando, mas ao mesmo tempo, émuito barulhento e não ésistema¡tico da maneira como érelatado ”, diz ela .

Kulik e seus colegas começam a analisar relatórios publicados de estruturas e propriedades MOF usando um algoritmo de processamento de linguagem natural. Usando esse algoritmo, eles vasculharam quase 4.000 artigos publicados, extraindo informações sobre a temperatura na qual um determinado MOF quebraria. Eles também retiraram dados sobre se MOFs específicos podem suportar as condições necessa¡rias para remover solventes usados ​​para sintetiza¡-los e garantir que eles se tornem porosos.

Uma vez que os pesquisadores obtiveram essa informação, eles a usaram para treinar duas redes neurais para prever a estabilidade tanãrmica e a estabilidade dos MOFs durante a remoção do solvente, com base na estrutura das molanãculas.

“Antes de comea§ar a trabalhar com um material e pensar em dimensiona¡-lo para diferentes aplicações, vocêquer saber se ele aguenta ou vai se degradar nas condições em que eu gostaria de usa¡-lo?” Kulik diz. “Nosso objetivo era melhorar a previsão do que torna um MOF esta¡vel.”

Usando o modelo, os pesquisadores conseguiram identificar certas caracteri­sticas que influenciam a estabilidade. Em geral, ligantes mais simples com menos grupos químicos ligados a eles são mais esta¡veis. O tamanho dos poros também éimportante: antes dos pesquisadores fazerem suas análises, pensava-se que MOFs com poros maiores poderiam ser muito insta¡veis. No entanto, a equipe do MIT descobriu que os MOFs de poros grandes podem ser esta¡veis ​​se outros aspectos de sua estrutura neutralizarem o tamanho dos poros grandes.

“Como os MOFs tem tantas coisas que podem variar ao mesmo tempo, como o metal, os ligantes, a conectividade e o tamanho dos poros, édifa­cil definir o que governa a estabilidade em diferentes fama­lias de MOFs”, diz Nandy. “Nossos modelos permitem que os pesquisadores fazm previsaµes sobre materiais novos ou existentes, muitos dos quais ainda não foram feitos”.

Os pesquisadores disponibilizaram seus dados e modelos online . Os cientistas interessados ​​em usar os modelos podem obter recomendações de estratanãgias para tornar um MOF existente mais esta¡vel e também podem adicionar seus pra³prios dados e feedback sobre as previsaµes dos modelos.

A equipe do MIT agora estãousando o modelo para tentar identificar MOFs que poderiam ser usados ​​para catalisar a conversão de gás metano em metanol, que poderia ser usado como combusta­vel. Kulik também planeja usar o modelo para criar um novo conjunto de dados de MOFs hipotanãticos que não foram construa­dos antes, mas com previsão de alta estabilidade. Os pesquisadores poderiam então rastrear esse conjunto de dados para uma variedade de propriedades.

“As pessoas estãointeressadas em MOFs para coisas como detecção qua¢ntica e computação qua¢ntica, todos os tipos de aplicações diferentes em que vocêprecisa de metais distribua­dos dessa maneira atomicamente precisa”, diz Kulik.

A pesquisa foi financiada pela DARPA, o Escrita³rio de Pesquisa Naval dos EUA, o Departamento de Energia dos EUA, uma bolsa de pesquisa de pós-graduação da National Science Foundation, um praªmio de carreira na interface cienta­fica do Burroughs Wellcome Fund e um praªmio AAAS Marion Milligan Mason.