استفاد فريق من الباحثين في جامعة خليفة من قوة التعلم العميق للتنبؤ بخصائص أكثر من 300,000 شكل مختلف للسوائل الأيونية الجديدة، في سابقة من نوعها في مجال الكيمياء المستدامة.
تُعتبر السوائل الأيونية أحد أنواع المركبات التي تُعرف بخصائصها الفريدة والمرنة وبأقل تأثير بيئي ممكن، كما أنها تمتلك تطبيقات في مجالات عديدة تشمل تخزين الطاقة والهندسة النانوية وتوصيل الأدوية والإصلاح البيئي، ولكن لطالما اعتُبر العدد الهائل من التركيبات المحتملة التي يتم إنشاؤها عن طريق اقتران كاتيونات وأنيونات مختلفة تحديًا كبيرًا، حيث يتطلب تحديد السائل الأيوني المناسب لتطبيق معين عملًا تجريبيًا شاقًا ويستهلك وقتًا طويلًا.
وللتغلب على ذلك، لجأ فريق من جامعة خليفة يشمل أعضاءً من مركز البحوث والابتكار في الغرافين والمواد ثنائية الأبعاد ومركز الأغشية وتكنولوجيا المياه المتقدمة إلى الطرق الحوسبية، حيث جمع الفريق بين النمذجة الجزيئية القوية والتكنولوجيا المتقدمة للتعلم العميق، فساهم كلٌّ من طارق لمعاوي وطارق عيد وأحمد درويش والأستاذ الدكتور حسان عرفات والأستاذ الدكتور فوزي بنات والأستاذ الدكتور إيناس ناشف، في تطوير نموذج شبكة عصبية اصطناعية قادرة على التنبؤ بشكل موثوق بسلوك السوائل الأيونية المختلفة بناءً على بنيتها الجزيئية.
وقد نُشرت نتائج مشروعهم البحثي في المجلة العلمية "ماتيريالز ساينس آند إنجينيرينغ آر: ريبورتس"، المعنيّة بعلوم وهندسة المواد والتي تندرج في قائمة أفضل 1% من المجلات العلمية.
قام نموذج الفريق البحثي بفحص 303,880 سائل أيوني، صُنع من خلال الجمع بشكل منهجي بين 1070 كاتيون و284 أنيون، حيث تساعد عملية الفحص هذه الباحثين في تحديد السوائل الأيونية ذات خصائص معيّنة، ما يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى التحقق التجريبي واسع النطاق، كما طور الفريق "أداة تصميم عكسي" ذات مصدر مفتوح تتولّى عملية الفرز المتقدم في قاعدة البيانات، الأمر الذي يُمكّن المستخدمين من استكشاف السوائل الأيونية بناءً على معايير محددة، وهو ما يسهل تحديد السوائل المناسبة للتطبيقات المختلفة.
يمثّل تكامل النماذج القائمة على البيانات مع الفهم التفصيلي للجزيئات تقدمًا كبيرًا في مجال علم المواد، حيث يساهم النهج الذي اتبعه الفريق في تعزيز كفاءة عملية تصميم السائل الأيوني وعملية تطوير المذيبات الآمنة على البيئة، كما يسرّع نظامهم اعتماد السوائل الأيونية في مختلف المجالات الصناعية، التي تشمل تخزين الطاقة والمستحضرات الصيدلانية، من خلال تقليل عبء العمل التجريبي بشكل كبير.
ويمكن أيضًا تطبيق المبادئ التي أظهرها الفريق على الأنظمة الكيميائية المعقدة الأخرى لتعزيز الابتكارات في مجال تصميم المواد والاستدامة البيئية والتأكيد على أهمية المناهج ذات التخصصات المتعددة في مواجهة التحديات البحثية.
مريم ماضي
أخصائية ترجمة وتعريب