Олег Фиговский

Валерий Гумаров

Особые виды на искусственный интеллект имеют разработчики новых материалов. Тут нет страха перед ИИ, как, положим, при его привлечении к системам управления. Бунт машин тут не просматривается. Единственно, чем грозит ИИ при создании новых материалов – потеря работы для тех, кто ведет рутинную и однообразную работу при поиске химической формулы или физического состава перебором и апробацией большого числа комбинаций элементов в поисках нужных свойств и заданных характеристик нового материала.

ИИ в этом деле гораздо эффективнее лаборантов и прочих научных работников, если, конечно, алгоритм грамотно построен. А вот тут как раз разработчикам и идут карты в руки: передача ИИ рутины по проверке физических и химических свойств новых материалов предоставляет участникам процесса больше времени для работы ума при построении дорожной карты в направлении выхода на материалы с требуемыми свойствами.

Но то, так, очередные уговоры человеков не страшиться искусственного интеллекта. А что на практике? Каков реальный вклад ИИ в создание новых материалов в биологии, физике, химии, инженерии?

Прежде всего, стоит заметить, что без новых материалов не было бы значимого развития и самого ИИ, не было бы технической базы для запуска алгоритмов, которым требуются огромные вычислительные ресурсы. Без новых материалов не создать мощные процессоры, заточенные под обеспечение работы ИИ. Такой как процессор от стартапа Kneron.

Американская компания Kneron анонсировала появление своего нового чипа KL 720 SoC, который ориентирован на работу систем искусственного интеллекта, обработку изображений, видео и звука. По словам представителей компании, процессор оказался в два раза энергоэффективнее, чем Movidius от Intel и в четыре раза мощнее, чем Coral Edge TPU от Google. Kneron пришла к таким выводам после тестирования KL 720 на модели MobileNetV2.

Чип нового поколения обеспечивает 1,5 TOPS мощности при энергопотреблении не более 1,2 Вт. Система основана на двух ядрах Arm Cortex-M4 и способна обрабатывать изображения и видео 4K с разрешением 1080p в режиме реального времени. Более того, если большая часть современных процессоров требует использовать «пробуждающее слово» и подключение к сети для полноценной обработки естественного языка, то KL 720 способен содержать полный словарь на самом устройстве. В таком случае, пользователю нужен лишь сам гаджет для взаимодействия с ИИ, он сможет работать без доступа к сети.

Kneron предлагает устанавливать новые процессоры в системах безопасности нового поколения, а также в домашнюю и носимую электронику. Сценарии использования предполагают оснащение камер видеонаблюдения, Smart TV, AR-очков и гарнитур виртуальной реальности технологиями машинного обучения. Кроме того, KL 720 может быть интегрирован в инфраструктуру Интернета вещей и системы распознавания лиц.

Еще одна проблема – энергоэффективность искусственных нейронных сетей. И здесь на помощь ИИ приходят создатели новых материалов и их смежники. Команда инженеров из Университетского колледжа Лондона разработала новый подход к созданию нейронных сетей на основе мемристоров, работающих практически без ошибок.

До сих пор считалось, что применение мемристоров и безошибочность вычислений при построении нейронных сетей несовместимы. Переход систем ИИ с транзисторной аппаратной базы на мемристоры увеличит энергоэффективность ИИ в 1000 раз, а это приведет к быстрому появлению мощных нейроморфных чипов.

Ученые давно выяснили, что система, в которой используются мемристоры для создания искусственных нейронных сетей, как минимум в 1000 раз более энергоэффективна, чем аппаратная платформа на основе транзисторов. Но перейти на нее не удавалось – она была сильнее подвержена ошибкам. Точность результатов системы на мемристорах значительно уступала точности такой же системы на транзисторах.

Команда из Университетского колледжа Лондона придумала, как решить эту проблему, и проведенное моделирование подтвердило, что оно верное. Решение оказалось удивительно простым. Ученые заставили мемристоры работать в нескольких подгруппах нейронных сетей и усреднили их вычисления. Таким образом, общая производительность незначительно снизилась, но количество ошибок сократилось практически до нуля.

Кроме того, ученые протестировали подход на нескольких типах мемристоров и обнаружили, что точность растет при использовании любой модели, независимо от материала или технологии изготовления.

Открытый метод борьбы с ошибками может стать основой для развития искусственного интеллекта нового поколения.

Появление мемристических нейронных сетей или нейроморфных чипов с энергоэффективностью в 1000 и более раз выше, чем у текущих транзисторных систем, позволит эффективно обучать нейронные сети вообще без подключения к внешним ресурсам. Их внутренних ресурсов будет для этого достаточно. Очевидно, что эта возможность перевернет не одну индустрию.

И ресурс этот обеспечивает сама природа мемристоров (их еще называют «резисторы с памятью»), так как они помнят количество электрического заряда, протекавшего через них даже после выключения. При этом мемристоры работают не только в двоичном коде, состоящем из нулей и единиц, но и на нескольких уровнях от нуля до единицы одновременно. Это означает, что каждый бит может вместить больше информации. А с учетом того, что оперативные данные обрабатываются и хранятся в одном месте, их не нужно при проведении расчетов постоянно отправлять в память и извлекать из нее, все это на порядки увеличивает эффективность таких систем по сравнению с транзисторами.

Авторы проекта утверждают, что на данном этапе их ИИ сравнялся с уже существующими нейросетями и выполняет задачи на том же уровне, но это только начало перспективной разработки. Ученые обещают построить первую функционирующую модель на основе мемристоров в течение трех лет.

Ученые создали запоминающий информацию монослой из молекул соли, которая состояла из плоского органического катиона и неорганического аниона. Под действием напряжения, накладываемого зондом электронного микроскопа, анион оказывался над алкильной частью катиона, затемняя ее на изображении микроскопа, и мог оставаться в таком положении даже при чтении информации до тех пор, пока ее специально не стирали.

По оценке авторов, бинарный носитель на практике может хранить от 20 до 30 терабит информации на квадратный сантиметр, а теоретически до 41 терабита.

Чтобы увеличить объем информации, который можно хранить на единице площади материалов, ученые создают различные молекулярные структуры. Большинство таких систем получают в условиях высокого вакуума и низких температур (обычно менее 77 кельвин). Чаще всего в работах лишь описывают принцип переключения между бинарными состояниями молекул, но не демонстрируют на единичной молекуле или же не могут образовать мономолекулярный слой.

Одним из важнейших свойств, которым должно обладать молекулярное запоминающее устройство – это возможность работы при комнатной температуре и давлении. Кан Цуй и его коллеги из Левенского католического университета предложили систему для хранения информации в нормальных условиях, которая основана на супрамолекулярных изменениях соли из крупного плоского полиароматичного органического катиона и небольшого аниона перхлората.

Они поместили раствор этой соли в октановой кислоте на поверхность золота Au (111), молекулы выстроились ровными рядами в супрамолекулярную структуру. Воздействуя электрическим полем иглы зонда сканирующего туннельного микроскопа, авторы изменяли дипольные молекулы так, что на изображении микроскопа они казались темными в сравнении с нетронутыми молекулами. Таким образом авторы записали четыре бита информации, которую смогли считать, сканируя всю поверхность в течение 30 минут.

Теоретически такие материалы могли бы хранить до 41 терабита информации на квадратный сантиметр, однако, авторы предполагают, что на практике будет возможно кодировать от 20 до 30 терабит информации на квадратный сантиметр. По их словам предложенный концепт кодирования информации в нормальных условиях делает нас на шаг ближе к применению таких технологий в повседневной жизни.

Британские физики разработали новые пустотелые оптические волокна, которые скоро смогут сравняться в производительности с обычными стеклянными или пластиковыми волоконно-оптическими кабелями. Передача света в воздушном, а не стеклянном сердечнике, как считают исследователи, дает множество преимуществ, и они неминуемо трансформируют оптические коммуникации.

В отличие от обычного волоконно-оптического кабеля, в котором свет движется через стекло или пластик, пустотелые обладают повышенной скоростью передачи сигнала. Однако их минус в том, что поток фотонов может легко отклониться от курса, что приведет к помехам. Новая технология, созданная учеными из Университета Саутгемптона, позволяет добиться меньшей потери данных и более высокой способности передачи данных, чем твердотелые стеклянные волокна.

За полтора года ученым удалось снизить показатель затухания света на порядок, с 3,5 дБ/км до всего 0,28 дБ/км, сделав его всего в два раза хуже, чем у обычных стеклянных оптических волокон. В то же время максимальная дальность широкополосной связи была увеличена в десять раз, с 75 до 750 км.   

«Передача света в воздушном, а не стеклянном сердечнике дает множество преимуществ, которые могут трансформировать оптические коммуникации в том виде, в котором мы их знаем. Последние результаты еще больше сокращают разрыв в эффективности между пустотелыми и обычными оптическими волокнами, и вся команда надеется на еще большее увеличение показателей. Как видно из моделирования, это возможно», – сказал профессор Франческо Полетти.

А когда искусственный интеллект чисто по-челове-чески поддерживают техническими разработками, то и у него дело спорится.

ИИ удалось создать искусственные белки. Белки необходимы для жизни клеток, выполняя сложные задачи и катализируя химические реакции. Ученые и инженеры долгое время стремились использовать эту мощь, создавая искусственные белки, которые могут выполнять новые задачи. Но многие процессы, предназначенные для создания таких белков, медленны и сложны. В рамках прорыва, который может иметь последствия для секторов здравоохранения, сельского хозяйства и энергетики, команда ученых разработала процесс под управлением ИИ, который использует большие данные для разработки новых белков.

Разрабатывая модели машинного обучения, которые могут просматривать информацию о белках, собранную из баз данных генома, ученые нашли относительно простые правила проектирования для создания искусственных заменителей. Когда команда сконструировала искусственные белки в лаборатории, они обнаружили, что они соперничали с теми, которые встречаются в природе.

«Мы все задались вопросом, как простой процесс, такой как эволюция, может привести к такому высокопроизводительному материалу, как белок. Мы обнаружили, что данные генома содержат огромное количество информации об основных правилах структуры и функционирования белка, и теперь мы смогли создать правила природы, чтобы самим создавать белки», – рассказал Рама Ранганатан, профессор кафедры биохимии и молекулярной биологии Pritzker Molecular Engineering

Белки состоят из сотен или тысяч аминокислот, и эти аминокислотные последовательности определяют структуру и функцию белка. Но понять, как создать эти последовательности для создания новых белков, было непросто. Прошлая работа привела к методам, которые могут определять структуру, но функция была более неуловимой.

За последние 15 лет Ранганатан и его сотрудники осознали, что базы данных генома, которые растут в геометрической прогрессии, содержат огромное количество информации об основных правилах структуры и функционирования белка. Его группа разработала математические модели на основе этих данных, а затем начала использовать методы машинного обучения, чтобы раскрыть новую информацию об основных правилах проектирования белков.

Для этого исследования они изучили семейство метаболических ферментов хоризмат-мутазы, тип белка, который важен для жизни многих бактерий, грибов и растений. Используя модели машинного обучения, исследователи смогли выявить простые правила проектирования этих белков.

Модель показывает, что только сохранения в положениях аминокислот и корреляции в эволюции пар аминокислот достаточно для предсказания новых искусственных последовательностей, которые будут обладать свойствами семейства белков.

«Обычно мы предполагаем, что для того, чтобы что-то построить, нужно сначала глубоко понять, как это работает. Но если у вас достаточно примеров данных, вы можете использовать методы глубокого обучения, чтобы выучить правила проектирования, даже если вы не понимаете, как он работает или почему он построен таким образом», – поясняет Рама Ранганатан.

Затем он и его сотрудники создали синтетические гены для кодирования белков, клонировали их в бактерии и наблюдали, как бактерии затем производили синтетические белки, используя свои обычные клеточные механизмы. Они обнаружили, что искусственные белки имеют ту же каталитическую функцию, что и природные белки хоризмат-мутазы.

Поскольку правила проектирования настолько просты, количество искусственных белков, которые потенциально могут создать исследователи, чрезвычайно велико.

Хотя искусственный интеллект раскрыл правила проектирования, Ранганатан и его сотрудники все еще не до конца понимают, почему модели работают. Ученые будут проводить иссследования, чтобы понять, как модели пришли к такому состоянию.

В то же время они также надеются использовать эту платформу для разработки белков, которые могут решать насущные социальные проблемы, такие как изменение климата. Рама Ранганатан и Эндрю Фергюсон основали компанию Evozyne, которая будет коммерциализировать эту технологию, применяя ее в энергетике, окружающей среде, катализе и сельском хозяйстве.

Глубокое обучение и метаматериалы помогли ученым сделать звук видимым. Объединив специально созданные материалы и нейронные сети, исследователи из EPFL (Федеральная политехническая школа Лозанны, Швейцария) во главе с Роменом Флери показали, что звук можно использовать в изображениях с высоким разрешением.

Визуализация позволяет изобразить объект посредством анализа дальнего поля световых и звуковых волн, которые он передает или излучает. Чем короче волна, тем выше разрешение изображения. Однако до сих пор уровень детализации ограничен размером рассматриваемой длины волны. Исследователи из Лаборатории волновой инженерии EPFL успешно доказали, что длинная и, следовательно, неточная волна (в данном случае звуковая волна) может выявить детали, которые в 30 раз меньше ее длины.

Для этого исследовательская группа использовала комбинацию метаматериалов и искусственного интеллекта. Их исследование открывает новые захватывающие возможности, особенно в областях медицинской визуализации и биоинженерии.

Новаторская идея команды заключалась в том, чтобы объединить две отдельные технологии, которые ранее разделили границы визуализации. Одной из них является технология метаматериалов – специально созданных элементов, которые могут, например, точно фокусировать длины волн. Тем не менее, они теряют свою эффективность из-за случайного поглощения сигналов, что затрудняет их расшифровку. Другая технология – это искусственный интеллект или, более конкретно, нейронные сети, которые могут быстро и эффективно обрабатывать даже самую сложную информацию, хотя это требует обучения.

Чтобы превысить дифракционный предел (минимальное значение размера пятна, которое можно получить, фокусируя электромагнитное излучение) исследовательская группа провела следующий эксперимент.

Сначала они создали решетку из 64 миниатюрных динамиков, каждый из которых можно активировать в соответствии с пикселями изображения. Затем они использовали решетку для воспроизведения звуковых образов цифр от нуля до девяти с точными пространственными деталями. Изображения цифр, введенные в решетку, были взяты из базы данных, содержащей около 70 000 рукописных примеров. Напротив решетки исследователи поместили мешок с 39 резонаторами Гельмгольца (сферы диаметром 10 см с отверстием на одном конце), которые и образовали метаматериал. Звук, производимый решеткой, передавался метаматериалом и улавливался четырьмя микрофонами, расположенными на расстоянии нескольких метров. Затем алгоритмы расшифровали звук, записанный микрофонами, чтобы научиться распознавать и перерисовывать исходные цифровые изображения.

Команда добилась почти 90% успеха в своем эксперименте.

В области медицинской визуализации использование длинных волн для наблюдения за очень маленькими объектами могло бы стать большим прорывом.

«Длинные волны означают, что врачи могут использовать гораздо более низкие частоты, в результате чего методы акустической визуализации эффективны даже через плотную костную ткань. Когда дело доходит до визуализации с использованием электромагнитных волн, длинные волны менее опасны для здоровья пациента. В приложениях мы не будем обучать нейронные сети распознавать или воспроизводить числа, а скорее органические структуры», – рассказал Ромен Флери, руководитель исследовательской группы в EPFL

Обращаясь к работам в области новых материалов, которые непосредственно не связаны с искусственным интеллектом, следует обратить внимание на следующие разработки.

Новый фотокатализатор улучшил прямое преобразование воды в водород. Мировой экономике нужно все больше энергии, но наращивать объемы выработки без ущерба для окружающей среды непросто. Израильские ученые добились рекордного КПД преобразования воды в водородное топливо при помощи солнечной энергии – они сразу удвоили предыдущее достижение. Еще немного и искусственный фотосинтез станет экономически выгодным. Для этого уже достигнутую эффективность нужно увеличить всего на 20-30%.

Группа ученых из Израильского технологического института представила на заседании Американского химического общества фотокатализатор, который может превращать воду в водородное топливо с помощью солнечного света.

В 2016 годуд ученые разработали гетероструктуру со сферическими квантовыми точками из кадмия-селенида, заключенную в стержень из сульфида кадмия. Частицы кадмия-селенида притягивали положительные заряды, а отрицательные аккумулировались на конце стержня, где размещались частицы платины. КПД реакции восстановления составил 100%.

Однако для полноценного функционирования фотокаталитическая система должна поддерживать и реакцию восстановления, и реакцию окисления, которая происходит в несколько этапов и представляет поэтому определенную сложность. Вдобавок, ее побочные продукты ухудшают стабильность полупроводника. Поэтому исследователи обратились к новому соединению – бензиламину. И обнаружили, что могут вырабатывать водород из воды, одновременно превращая бензиламин в бензойный альдегид.

«В этом исследовании мы трансформировали процесс из фотокатализа в фотосинтез, то есть, произошла настоящая конверсия солнечной энергии в топливо», – сказала Лилак Амирав, руководитель проекта.

Фотокаталитическая система совершила преобразование солнечной энергии в способные сохраняться химические связи с коэффициентом конверсии солнечной энергии в химическую 4,2%. Это новый мировой рекорд в области фотокатализа, в два раза превосходящий прошлый результат.

Министерство энергетики США установило границу практической реализуемости технологии выработки водорода в результате фотокатализа в 5-10%. Так что, по словам ученых, они в одном шаге от экономически выгодного прямого преобразования солнечной энергии в топливо.

Для дальнейшего роста эффективности процесса ученые задействовали искусственный интеллект, который должен помочь им с поиском новых соединений с высокими солнечно-химическими превращениями. Скорее всего, в природе есть что-то более эффективное, чем бензиламин.

Американские физики нашли идеального кандидата на роль фотокатализатора для расщепления воды на водород и кислород. Им оказался перовскит – редкий минерал, который обещает прорыв не только в синтезе водорода, но и в солнечной энергетике.

В МГУ создали базу данных перспективных перовскитов. Российские исследователи собрали все перспективные для солнечной энергетики слоистые перовскитоподобные соединения в единую базу данных. Это помогло обнаружить закономерности между структурой и свойствами таких соединений.

Гибридные соединения с перовскитной структурой стали популярны среди исследователей в последние 10 лет благодаря их уникальным оптическим и электронным свойствам. Такие материалы уже стали основой солнечных батарей, светодиодов, лазеров, фотосенсоров, детекторов рентгеновского излучения и так далее. Перовскиты уже обеспечивают рекордную эффективность солнечных панелей, которые ученые создают на их основе.

Несколько лет назад химики выделили интересный подкласс этих материалов – слоистые перовскитоподобные соединения. Они имеют большее структурное разнообразие и широкий диапазон химических составов. Кроме того, такие вещества стабильнее и могут служить дольше в качестве компонентов оптоэлектронных устройств.

Теперь исследователи лаборатории новых материалов для солнечной энергетики МГУ проанализировали сотни литературных источников и впервые создали пополняемую базу данных структуры и свойств перовскитоподобных слоистых соединений. На сегодня в ней уже находится информация о 500 материалах.

Используя кристаллохимический анализ и методы квантовой химии ученые смогли рассчитать структурные и электронные свойства таких соединений. С помощью машинного обучения они также смогли проанализировать данные и обнаружили закономерности между строением слоистых перовскитов и их свойствами. Кроме того, такой подход позволил спрогнозировать неизвестные свойства некоторых соединений и найти самые перспективные объекты исследований.

«Мы провели детальный кристаллохимический анализ всех собранных соединений и выявили важные корреляции между геометрическими параметрами структуры и оптическими свойствами слоистых перовскитоподобных соединений. Это позволило нам сделать важные обобщения для всего класса данных соединений, которые позволят выявить новые перспективные материалы с выдающимися функциональными характеристиками. Мы внимательно следим за развитием этой области исследований и будем регулярно дополнять нашу базу данных информацией о новых материалах. В настоящий момент мы работаем над новыми исследованиями, опирающимися на углубленный анализ информации, собранной в созданной базе данных с кристаллохимической точки зрения», — говорит руководитель исследования Алексей Тарасов, кандидат химических наук, заведующий лабораторией новых материалов для солнечной энергетики факультета наук о материалах МГУ и старший научный сотрудник химического факультета МГУ.

Материаловеды сделали электрохимический глаз с сетчаткой из нанонитей перовскита. Ученые разработали электрохимический глаз с высокой разрешающей способностью и скоростью отклика. Хрусталик они заменили на линзу, стекловидное тело – на ионный электролит, сетчатку – на светопоглощающий массив нанонитей перовскита, а вместо нейронов использовали жидкометаллические провода из галлия и индия. Такая система успешно распознала буквы I, У, А и Е.

Человеческие глаза за счет вогнутой полусферической сетчатки и светоуправляющих компонентов внутриглазной жидкости обладают широким полем зрения в 150-160 градусов, высоким разрешением в одну угловую минуту (одна шестидесятая градуса), а также хорошей адаптивностью. Исходя из этого, ученые и инженеры заинтересованы в разработке искусственного аналога. Предполагается, что он найдет применение в робототехнике.

В сетчатке человеческого глаза расположены палочки (отвечают за изумрудно-зеленую область спектра и обеспечивают ночное зрение) и колбочки (фиолетово-синяя, зелено-желтая и желто-красная области спектра). Их плотность достигает десяти миллионов на квадратный сантиметр со средним шагом в три микрометра, что и создает такую высокую разрешающую способность. На сегодняшний день инженеры производят доступные сенсоры на основе приборов с зарядовой связью и комплементарных структур металл-оксид-полупроводник, которые в основном используют плоскую архитектуру из-за распространенного процесса получения плоских микросхем. Подобные устройства уже достигли схожей разрешающие способности, но из-за технологической сложности получения устройства в форме полусфер практически не реализуются. Кроме того, в последнее время ученые активно развивали светопоглощающие массивы гибридных перовскитов в качестве фотодетекторов.

Чжиюн Фань с коллегами из Гонконгского университета науки и технологии представили искусственную зрительную систему на основе сферических электрохимических глаз с полусферической сетчаткой из плотного массива нанонитей светочувствительного гибридного перовскита. В качестве аналога стекловидного тела они использовали жидкий ионный электролит, а жидкометаллические провода соединяли светочувствительную структуру с выводящими контактами. Такая система показала низкий предел обнаружения и широкое поле зрения. Более того, светочувствительный слой получился более плотным, чем у человеческого глаза, что повышает разрешающую способность зрительной системы.

Ученые получили такой глаз следующим образом. С помощью полусферических пресс-форм они изгибали алюминиевую фольгу с толщиной в полмиллиметра для получения полусферической оболочки, которую затем подвергали анодизации для получения пористого слоя оксида алюминия толщиной в 40 микрометров с заданным размером пор. После этого авторы нанесли свинец на дно пор алюминиевой матрицы методом электроосаждения и затем протравили поверхность для избавления от незаполненной матрицы и оставшегося алюминия. Полученные пленки перенесли в трубчатую печь и подвергал конверсии в нанонити перовскита – йодида свинца формамидиния. Для увеличения адгезии на поверхность пленок напылили слой индия в 20 нанометров.

Контактный массив жидкого металла исследователи обеспечили полидиметилсилоксановой формой в виде ежа (такую форму напечатали на 3D принтере). В мягкие трубки они залили расплав индия и галлия, а затем соединили форму со светочувствительным слоем. Чтобы избежать точечного подключения каждого пикселя нанопроводами напрямую, ученые использовали жидкий металл, который самостоятельно создаст контакт за счет поверхностного натяжения. В передней алюминиевой полусфере глаза авторы работы сделали отверстие, а остальную часть полусферы покрыли вольфрамом, который служит противоэлектродом для электрохимического оптического детектора. Они склеили полусферы между собой с помощью эпоксидного клея, во внутреннюю область залили жидкий ионный электролит бис(трифторметилсульфонил)имид и йодид 1-бутил-3-метилимидазола, а в конце приклеили в отверстие передней полусферы собирающую линзу. Авторы сконструировали прототип с сотней пикселей с разрешением в 1,6 миллиметра из-за толщины жидких проводов, которую сложно уменьшить до нескольких микрометров, однако в будущем они намерены использовать металлические микроиглы микрометрового диаметра.

Массив из нанопроводов перовскита имеет минимальное разрешение в 500 нанометров, что соответствует плотности пикселей в 460 миллионов на квадратный сантиметр, что гораздо больше, чем в человеческой сетчатке, что потенциально можно будет использовать в оптических сенсорах для имитации человеческих глаз, если решить проблему электрического контакта каждого пикселя.

Создана уникальная электронная кожа. Исследователи разработали электронную искусственную кожу, которая реагирует на боль так же, как и настоящая. Это открытие открывает путь к лучшему протезированию, более умной робототехнике и неинвазивным альтернативам кожным трансплантатам.

Прототип устройства, разработанный командой из Университета RMIT в Мельбурне, Австралия, может в электронном виде воспроизвести то, как человеческая кожа ощущает боль. Устройство имитирует почти мгновенную обратную связь организма и может реагировать на болезненные ощущения с той же скоростью, с которой нервные сигналы поступают в мозг.

Ведущий исследователь профессор Мадху Бхаскаран сказал, что прототип датчика боли стал значительным шагом вперед в направлении биомедицинских технологий и интеллектуальной робототехники следующего поколения.

«Кожа – самый большой сенсорный орган нашего тела со сложными функциями, предназначенными для отправки сигналов быстрого оповещения, когда что-то болит. Мы все время ощущаем вещи через кожу, но наша реакция на боль проявляется только в определенный момент, например, когда мы касаемся чего-то слишком горячего или слишком острого. Никакие электронные технологии не могли реалистично имитировать это очень человеческое чувство боли – до сих пор. Наша искусственная кожа мгновенно реагирует, когда давление, жара или холод достигают болезненного порога. Это важный шаг вперед в будущем развитии сложных систем обратной связи, необходимых нам для создания действительно интеллектуальных протезов и интеллектуальной робототехники», – рассказал ведущий исследователь, профессор Мадху Бхаскаран.

Помимо прототипа датчика боли, исследовательская группа разработала устройства с растягивающейся электроникой, которые могут определять и реагировать на изменения температуры и давления.

Бхаскаран, соруководитель группы функциональных материалов и микросистем в RMIT, сказал, что три функциональных прототипа были разработаны для передачи ключевых функций чувствительности кожи в электронной форме. При дальнейшем развитии растяжимая искусственная кожа может стать будущим вариантом для неинвазивных кожных трансплантатов, где традиционный подход нежизнеспособен или не работает.

«Нам необходимо дальнейшее развитие, чтобы интегрировать эту технологию в биомедицинские приложения, но основы – биосовместимость, растяжимость, напоминающая кожу – уже есть», – заявил ученый.

Новое исследование, поданное в качестве предварительного патента, сочетает в себе три технологии, ранее разработанные и запатентованные командой:

- Эластичная электроника: сочетание оксидных материалов с биосовместимым силиконом для создания прозрачной, небьющейся и пригодной для носки электроники толщиной с наклейку.

- Температурно-реактивные покрытия: самомодифицирующиеся покрытия в 1000 раз тоньше человеческого волоса на основе материала, который трансформируется под действием тепла.

- Память, имитирующая мозг: электронные ячейки памяти, которые имитируют способ, которым мозг использует долговременную память для вызова и сохранения предыдущей информации.

Прототип датчика давления сочетает в себе растягиваемую электронику и ячейки долговременной памяти, тепловой датчик объединяет термореактивные покрытия и память, а датчик боли объединяет все три технологии.

Доктор философии Атаур Рахман сказал, что клетки памяти в каждом прототипе отвечают за запуск реакции, когда давление, тепло или боль достигают установленного порога.

«По сути, мы создали первые электронные соматосенсоры, воспроизводящие ключевые особенности сложной системы нейронов, нервных путей и рецепторов организма, которые управляют нашим восприятием сенсорных стимулов. В то время как некоторые существующие технологии использовали электрические сигналы для имитации различных уровней боли, эти новые устройства могут реагировать на реальное механическое давление, температуру и боль и обеспечивать правильный электронный отклик. Это означает, что наша искусственная кожа знает разницу между легким прикосновением пальца к булавке или случайным уколом ею – важное различие, которое никогда раньше не достигалось с помощью электроники», – рассказал доктор философии Атаур Рахман.

В ЖК-полимере научились создавать разные рельефы. Исследователи из России и Чехии впервые смогли создать жидкокристаллические полимеры, рельефом поверхности которых можно управлять с помощью лазеров. Такие материалы найдут применение в качестве бесконтактных модификаторов поверхности.

Жидкие кристаллы сочетают свойства жидкости и твердых кристаллов. Они принимают форму сосуда и в то же время имеют анизотропию – разные физические свойства в зависимости от направления движения. Небольшие тепловые, механические, магнитные или электрические воздействия на такие материалы позволяют управлять положением их молекул и, как следствие, оптическими свойствами. Эта особенность позволила использовать жидкие кристаллы в элементах дисплеев.

Еще в 1970-х исследователи смогли синтезировать первые ЖК-полимеры гребнеобразного строения. Их объемная структура состоит из нескольких молекулярных фрагментов. Первый из них – это группы, ответственные за образование ЖК-фаз. Они соединяются с полимерной цепью с помощью гибких алкильных цепочек. В качестве таких соединительных групп ученые часто используют молекулярные структуры, реагирующие на световое воздействие. Синтез таких материалов проходит «снизу вверх» – так же, как в живых системах из аминокислот собираются белки.

«На данный момент создание различных топографий поверхностей, их дальнейшее изменение и настройка – одно из самых перспективных направлений «интеллектуального» материаловедения, – говорит декан химического факультета МГУ, член-корреспондент РАН Степан Николаевич Калмыков. – Для пленок и покрытий, которые могут менять рельеф поверхности, также становится возможным управлять адгезией, смачиваемостью и другими свойствами поверхности. Фотохромные ЖК-полимеры позволяют управлять этими свойствами дистанционно, с помощью света».

Исследователи МГУ вместе с коллегами из Института биоорганической химии РАН и чешскими учеными придумали материалы, которые можно использовать в качестве бесконтактных модификаторов поверхности. Для этого ученые сначала синтезировали фотохромные мономеры, а затем полимеризовали их и исследовали фазовое поведение и фотооптические свойства. Основное внимание авторы уделили фотомодификации поверхности. В качестве основы полимеров ученые использовали полиметакрилат. В качестве мезогенных групп они выбрали азобензольные молекулы с разными заместителями в бензольном кольце.

Ученые выяснили, что пленки этих полимеров под сфокусированным поляризованным светом зеленого и красного лазеров показывают разную деформацию. При действии зеленого света на поверхности образуются «кратеры», тогда как для красного света ученные наблюдали асимметричные «холмы». Параметры рельефных элементов не превышают нескольких десятков нанометров.

Созданы новые функциональные материалы на основе магнитных жидкостей. Исследователи Северо-Кавказского федерального университета изучают эффекты гидродинамических взаимодействий в магнитных коллоидах. Представители вуза создали на основе магнитных жидкостей новые функциональные материалы.

Эти материалы способны реагировать на действие внешних силовых полей и в зависимости от этого менять свои свойства. Поведение этих материалов определяется конкретными условиями, в которых они в данный момент находятся.

«Магнитные жидкости – искусственно созданные материалы. Ими могут быть, например, вода или масло, в которые добавлены мельчайшие наночастицы магнитного вещества: железа, кобальта или никеля. Находясь в беспорядочном тепловом движении, они придают всей жидкости способность взаимодействовать с магнитным полем. Представьте, субстанция, похожая на крепкий кофе или чёрный чай. Однако, если поднести магнит, она немедленно притянется к нему. Такое поведение не свойственно никаким другим жидким средам, встречающимся в природе, и оно открывает широкие перспективы», – поясняет один из авторов проекта, доцент кафедры общей и теоретической физики Артур Закинян.

С помощью магнитного поля жидкость можно перемещать или удерживать в нужном месте пространства, придавать ей необходимую форму. Более того, это делается дистанционно, без прямого контакта с веществом, так как магнитные силы могут действовать на значительном расстоянии.

Для создания вещества группа учёных СКФУ поместила в магнитный коллоид стабилизированные микрочастицы разнообразных материалов, обладающих различной микрогеометрией. Магнитные наночастицы коллоида в магнитном поле оказывают упорядочивающее действие на введённые микрочастицы, создавая в такой многокомпонентной среде организованную микроструктуру, что существенно влияет на макроскопические свойства материала. К подобным материалам также относятся магнитодиэлектрические эмульсии на основе магнитных коллоидов, изучению которых также посвящены исследования в рамках данного проекта.

Исследователи комплексно изучают различные механизмы взаимодействий частиц в композиционных материалах и динамику процессов структурообразования. Так, было обнаружено, что создаваемая внешним магнитным полем микроструктура композиционных сред существенно влияет на перенос заряда и изменяет электрофизические свойства среды. Диэлектрическая проницаемость и проводимость материалов могут изменяться под действием поля. Существенные трансформации претерпевают также теплофизические характеристики созданных материалов, их теплопроводность изменяется в несколько раз при воздействии внешнего магнитного поля. Подобным образом, регулируя микрометрию созданных сред магнитным полем, оказалось возможным управлять закономерностями проявления и динамикой изменения магнитных и реологических свойств синтезированных материалов.

Созданные новые функциональные материалы имеют перспективу применения в системах, где можно регулировать свойства материалов: управляемых электротехнических модулях, устройствах управления обменными процессами. Такие вещества могут применяться в медицине, при создании специализированного оборудования, а также в микрофлюидике – междисциплинарной области науки, которая исследует проблему управления малыми объемами жидких сред.

Умная губка поможет дешево и быстро убрать разливы нефти и других маслянистых веществ. Разливы нефти оказывают разрушительное влияние на морскую среду – птицы, попавшие в разлив, не могут взлететь и погибают. Сейчас очистка от разливов – сложный и дорогой процесс, в ходе которого используются химические диспергаторы для расщепления масла на очень маленькие капли, а также обезжиривание маслянистых веществ и поглощение их дорогостоящими, не пригодными для повторного использования сорбентами.

Губка, разработанная учеными из Северо-Западного университета США, представляет собой нанокомпозитное покрытие из магнитных наноструктур на углеродной подложке, которая является олеофобной (притягивает нефть), гидрофобной (отталкивает воду) и магнитной.

Нанопористая трехмерная структура нанокомпозита избирательно взаимодействует с молекулами маслянистого вещества и связывается с ними, улавливая и храня их до тех пор, пока оно не будет выдавлено. Магнитные наноструктуры наделяют умную губку двумя дополнительными функциями – контролируемым движением в присутствии внешнего магнитного поля и десорбцией адсорбированных компонентов.

Исследователи отмечают, что покрытие, которое представляет собой основу разработки, может быть нанесено на любую губку. Оно позволит губке впитать на 30% больше маслянистого вещества, чем составляет ее собственный вес. А после выжимания на ней остается не более 1% впитанной нефти.

Из металлорганических каркасов создали настраиваемые мембраны. Сотрудники Научно-технологического университета имени короля Абдаллы создали мембраны, размер пор которых можно настраивать с помощью облучения определенными длинами волн.

Металлорганические и цеолитные каркасы – это макромолекулярные структуры, которые в последнее время все больше привлекают ученых. Эти легкие кристаллические пористые наноматериалы созданы из органических молекулярных строительных блоков, которые удерживаются вместе сильными ковалентными связями.

Такие соединения стабильны в водных и органических растворителях, а также имеют четко определенную топологию и размер пор, что делает их привлекательными для применения во многих областях, включая адсорбцию и разделение газов, накопление и преобразование энергии, оптоэлектронику, химическое зондирование и доставку лекарств. Однако эти структурные особенности изменить нельзя, что ограничивает применимость мембран на их основе.

В новой работе химики представили мембрану, которая способна изменять свою структуру под действием излучения. Для этого авторы включили в органическую «сетку» азобензольные блоки, которые могут принимать две различные конфигурации в зависимости от длины волны облучения: атранслинеарную геометрию при воздействии ультрафиолетового света и ацисбентную геометрию при воздействии видимого излучения. Этот метод ученые позаимствовали у клеточных мембран с чувствительными к стимулам каналами для саморегуляции проницаемости и селективности.

Исследователи использовали производные азобензола, имеющие по одной реакционной группе на каждом конце, в качестве линкеров для соединения больших гибких циклических молекул, называемых цикленами. Ученые растворяли производные азобензола в смеси дихлорметан-гексан. Затем исследователи готовили раствор циклена и позволяли производным азобензола вступать в реакцию на границе раздела вода-органический растворитель. В результате образовывалась мембрана, которая по итогам испытаний показала уникальную оригамиподобную структуру, которую можно складывать и разворачивать с помощью ультрафиолетового и видимого света.

Контролируя конформацию азобензола с помощью света, ученые смогли удаленно манипулировать размером пор мембраны на молекулярном уровне и, следовательно, настраивать проницаемость и селективность мембраны по отношению к различным растворителям и красителям. По словам исследователей, воздействие ультрафиолетового света переводит «ворота» в закрытое состояние и уменьшает размер пор, что может повысить селективность мембраны. И наоборот, изначальный размер пор, соответствующий «открытому» состоянию, можно получить с помощью воздействия видимого света.

Продолжение здесь.