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Las nanoplacas de plata se utilizan en diversas aplicaciones, especialmente para la detección biomédica, la producción de alimentos, el cuidado de la salud y fines industriales. Una preimpresión de la revista. Ingeniería Química se centra en la producción de alto rendimiento de nanoplacas de plata y la optimización de sus propiedades ópticas mediante un nuevo algoritmo de aprendizaje automático.
Estudio: Síntesis de alto rendimiento de nanoplacas de plata y optimización de propiedades ópticas mediante aprendizaje automático. Crédito: Dana.S/Shutterstock.com
Nanoplacas de plata: descripción general y desafíos
Las nanopartículas metálicas, como las nanoplacas de plata, han atraído mucha atención como materiales funcionales debido a sus distintas propiedades fotónicas, electrónicas, magnéticas y electroquímicas. Las propiedades de las nanoplacas de plata están fuertemente influenciadas por su tamaño, estructura, composición y distancia entre las partículas.
Por lo tanto, es crucial encontrar métodos adecuados para fabricar nanoplacas de plata con las propiedades adecuadas. Sin embargo, la producción de estas nanoplacas de plata metálica tiene una variedad de factores de reacción, tales como: B. la elección de la fuente de metal, agentes reductores, tensioactivos, disolventes, temperatura y tiempo de reacción.
Estas variables afectan las propiedades de las nanopartículas a través de su estructura y, a menudo, muestran respuestas no lineales a las propiedades del material. Por lo tanto, optimizar la velocidad de reacción a través de enfoques tradicionales requiere mucho tiempo y es extremadamente costoso.
Aplicaciones importantes de las nanoplacas de plata
Debido a la longitud de onda de resonancia plasmónica ampliamente sintonizable, las nanoplacas de plata con formas triangulares pequeñas tienen un enorme valor práctico en aplicaciones de detección, escaneo y biomédicas.
Las simulaciones teóricas muestran que la extensión de la relación de aspecto al grosor de las nanoplacas de plata provoca un notable desplazamiento hacia el rojo en la región del infrarrojo cercano.
La fabricación de nanoplacas de plata con longitudes de onda plasmónicas adaptadas es fundamental en los sistemas de detección de dispersión Raman mejorada en superficie (SERS). El cambio de longitud de onda hacia la «zona terapéutica», donde la luz puede penetrar profundamente, es crucial para la actividad antimicrobiana basada en el efecto fototérmico.
Novedad de síntesis y caracterización de alto rendimiento
La producción y el análisis de alto rendimiento mediante el aprendizaje automático son métodos extremadamente efectivos para optimizar las redes multivariantes. Las pantallas combinatorias, que utilizan un manipulador de líquidos automatizado y un escáner de microplacas para realizar muchas reacciones simultáneamente, se han utilizado ampliamente en entornos industriales.
Los equipos de investigación han construido sistemas de flujo utilizando microrreactores y observación en línea en los últimos años. Estas tecnologías pueden proporcionar grandes conjuntos de datos necesarios para algoritmos de aprendizaje automático en bioinformática de materiales, así como estrategias únicas para la identificación rápida y sistemática de parámetros críticos mediante aprendizaje automático.
Síntesis de nanohojas de plata basadas en aprendizaje automático
El objetivo de este estudio fue cuantificar cómo la longitud de onda de absorción óptica de las nanoplacas de plata puede verse influenciada por sus variables de respuesta utilizando el aprendizaje automático. Un tratamiento químico de dos pasos con partículas de semillas esféricas produjo las nanoplacas de plata requeridas.
El nitrato de plata se redujo con borohidruro de sodio cerca de la sal de citrato para formar partículas de semillas, que luego se desarrollaron en nanoplacas de plata usando un agente reductor suave como el ácido ascórbico.
El mediador citrato es importante como componente determinante de la forma en la fabricación de nanoplacas, ya que se une preferentemente a las superficies de plata y permite el desarrollo de cristales anisotrópicos a lo largo del canal lateral.
Las cantidades de sal de citrato, recurso de plata y distribución de partículas de semilla agregadas al fluido de crecimiento son factores importantes para determinar la longitud de onda de absorción de las nanoplacas de plata.
Hallazgos importantes
Para crear una base de datos de aprendizaje automático, los investigadores examinaron el espectro de absorbancia en 486 configuraciones de reacción al variar los niveles de nitrato y citrato de plata, y las cantidades de gérmenes. Se utilizó un algoritmo de aprendizaje automático no lineal para estimar las propiedades ópticas en cada condición en el espacio variable tridimensional.
La evaluación del aprendizaje automático ayudó a optimizar las condiciones de síntesis, lo que dio como resultado picos de absorción altos y compactos en las longitudes de onda apropiadas.
Utilizando un manipulador de líquidos electrónico y un lector de microplacas, los ensayos se realizaron en 486 condiciones en dos días. Se utilizó una regresión de aprendizaje automático no lineal para trazar la longitud de onda máxima, el ancho y la altura de las nanoplacas como funciones continuas de los tres parámetros.
El método de alto rendimiento y la evaluación del aprendizaje automático revelaron las mejores formulaciones para fabricar nanoláminas de plata con las propiedades ópticas adecuadas. Sobre la base de estos hallazgos, se puede sugerir con seguridad que el método de síntesis actual basado en el aprendizaje automático puede proporcionar nanoplacas de plata con propiedades ópticas optimizadas y se puede utilizar para sintetizar otras nanopartículas metálicas para aplicaciones industriales importantes.
Relación
Kashiwagi, T. et al. (2022). Síntesis de alto rendimiento de nanoplacas de plata y optimización de propiedades ópticas mediante aprendizaje automático. Ingeniería Química. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0009250922005930?via%3Dihub
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