Bessere Wasserfilter mit KI entwerfen
Studie zeigt den Nutzen von künstlicher Intelligenz für die Entwicklung von Wasserreinigungsmembranen mit neuartigen Eigenschaften
Selbst die besten Wasserfilter lassen einiges durch, aber die Entwicklung besserer Materialien und deren anschließende Prüfung ist zeitaufwändig und schwierig. Nun berichten Forscher in ACS Central Science, dass künstliche Intelligenz (KI) die Entwicklung vielversprechender Materialien beschleunigen könnte. In einer Proof-of-Concept-Studie simulierten sie verschiedene Muster von wasseranziehenden und wasserabweisenden Gruppen, die die poröse Membran eines Filters auskleiden, und fanden optimale Anordnungen, die das Wasser leicht durchlassen und einige Verunreinigungen abbremsen sollten.
Symbolbild
Unsplash
Filtersysteme, die von Wasserhahnaufsätzen bis hin zu raumgroßen Industriesystemen reichen, reinigen Wasser zum Trinken und für andere Zwecke. Die derzeitigen Filtermembranen haben es jedoch schwer, wenn das Wasser extrem verschmutzt ist oder kleine, neutrale Moleküle wie Borsäure enthält - ein übliches Insektizid, das bei Nutzpflanzen eingesetzt wird. Das liegt daran, dass synthetische poröse Materialien im Allgemeinen nur Verbindungen nach Größe oder Ladung sortieren können. Biologische Membranen haben jedoch Poren aus Proteinen, wie z. B. Aquaporin, die Wasser von anderen Molekülen sowohl nach Größe als auch nach Ladung trennen können, und zwar aufgrund der verschiedenen Arten von funktionellen Gruppen oder Ansammlungen von Atomen, die die Kanäle auskleiden. Inspiriert von der Idee, dasselbe mit einem synthetischen porösen Material zu tun, wollten M. Scott Shell und Kollegen das Innere einer Kohlenstoffnanoröhrenpore zur Filterung von borsäurehaltigem Wasser am Computer entwerfen.
Die Forscher simulierten einen Kohlenstoffnanoröhrenkanal mit Hydroxyl- (wasseranziehend) und/oder Methylgruppen (wasserabweisend), die an jedes Atom der Innenwand gebunden waren. Dann entwarfen und testeten sie Tausende von Mustern funktioneller Gruppen mit Optimierungsalgorithmen und maschinellem Lernen, einer Art KI, um zu beurteilen, wie schnell sich Wasser und Borsäure durch die Pore bewegen würden. Das Ergebnis ist Folgendes:
- Die optimalen Muster wiesen eine oder zwei Reihen von Hydroxylgruppen auf, die zwischen Methylgruppen eingebettet waren und Ringe um den Mittelteil der Pore bildeten.
- In diesen Simulationen ging Wasser fast doppelt so schnell durch die Pore wie Borsäure.
- Eine weitere Simulationsreihe zeigte, dass auch andere neutrale gelöste Stoffe, darunter Phenol, Benzol und Isopropanol, mit den optimierten Kohlenstoffnanoröhren von Wasser getrennt werden konnten.
Diese Studie zeigt die Nützlichkeit der KI für die Entwicklung von Wasserreinigungsmembranen mit neuartigen Eigenschaften, so die Forscher, und könnte die Grundlage für eine neue Art von Filtersystem bilden. Sie fügen hinzu, dass der Ansatz angepasst werden könnte, um Oberflächen zu entwerfen, die einzigartige Wechselwirkungen mit Wasser oder anderen Molekülen aufweisen, wie beispielsweise Beschichtungen, die Verschmutzungen widerstehen.
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