
Investigadores de la ACS (American Chemical Society) han concluido que la inteligencia artificial (IA) podría acelerar el desarrollo de materiales prometedores en los procesos de filtración. En un estudio piloto, simularon diferentes patrones de grupos hidrófilos e hidrófobos que recubren la membrana porosa de un filtro, y encontraron materiales óptimos que deberían dejar pasar el agua fácilmente y reducir la velocidad de algunos contaminantes.
Los sistemas de filtración, que van desde accesorios para grifos hasta sistemas industriales del tamaño de una habitación, limpian y tratan el agua para abastecimiento humano y otros usos. Sin embargo, las membranas de filtración actuales tienen dificultades si el agua está extremadamente sucia o tiene moléculas pequeñas y neutras, como el ácido bórico, un insecticida común que se usa en las plantas de cultivo.
Esto se debe a que los materiales porosos sintéticos generalmente se limitan a clasificar compuestos por tamaño. Las membranas biológicas, en cambio, tienen poros hechos de proteínas, como la acuaporina, que pueden separar el agua de otras moléculas tanto por tamaño como por carga debido a los diferentes tipos de grupos funcionales que recubren los canales. Inspirados para hacer lo mismo con un material poroso sintético, M. Scott Shell y su equipo querían usar ordenadores para diseñar el interior de un poro de nanotubos de carbono para filtrar el agua que contiene ácido bórico.
Simularon un canal con grupos hidroxilo (que atraen el agua) y/o metilo (que repelen el agua) unidos a cada átomo en la pared interna. Luego, diseñaron y probaron miles de patrones de grupos funcionales con algoritmos de optimización y aprendizaje automático, un tipo de IA para evaluar a qué velocidad se moverían el agua y el ácido bórico a través del poro, y llegaron a las siguientes conclusiones:
- Los patrones óptimos tenían una o dos filas de grupos hidroxilo intercalados entre grupos metilo, formando anillos alrededor de la sección media del poro.
- En estas simulaciones, el agua atravesó el poro casi el doble de rápido que el ácido bórico.
- Otra serie de simulaciones mostró que otros solutos neutros, incluidos el fenol, el benceno y el isopropanol, también podrían separarse del agua con los diseños optimizados de nanotubos de carbono.
Este estudio demuestra la utilidad de la IA para desarrollar membranas de purificación de agua con propiedades novedosas y específicas, y podría formar la base de un nuevo tipo de sistema de filtrado.
FUENTE: American Chemical Society
Deja tu comentario