De flesta av våra dagliga varor, som plast, legeringar och bearbetade livsmedel, tillhandahålls som fasta ämnen, och de bearbetas ofta genom en kontrollerad kylningsprocess från en flytande blandning till en fast substans. Flytande kristaller, lösningar, polymerer, och biomaterial bildar en mängd olika strukturella mönster som härrör från skillnader i kylningsprocesser. Dessa mönster ger en mångfald av funktioner, och kan avsevärt påverka egenskaperna hos fasta produkter. Av denna anledning, att förstå hur kylningsprocessen fortskrider och hur den kan kontrolleras är viktigt inom olika forskningsområden som fysik, biologi, materialvetenskap, och ingenjörskonst.

I många fall, bildandet av ett fast ämne i en kylningsprocess initieras med bildandet av nanostrukturer, för vilket den klassiska kärnbildningsteorin (CNT) har gett en enkel förklaring. Dock, CNT kan inte kvantitativt redogöra för några viktiga fysikaliska egenskaper såsom hastigheten för nanostrukturbildning. Molekylära simuleringar är lovande medel som en teknik som möjliggör observation av mikroskopiska rörelser av enskilda molekyler, att räkna antalet nanostrukturer, och kvantifiera hur de ökar. Dock, det finns många typer av nanostrukturer som är svåra att observera med enbart molekylära simuleringar, och kombinationer av molekylära simuleringar med andra avancerade teknologier förutses för att övervinna denna svårighet. Till exempel, förekomsten av karakteristiska nanostrukturer i flytande kristaller under kylningsprocessen har förutspåtts baserat på röntgenspridningsexperiment. detaljerna i sådana nanostrukturer kunde inte avslöjas enbart genom molekylära simuleringar och har förblivit en öppen fråga. Det har därför varit mycket önskvärt att utveckla beräkningstekniker som ger nya analysmetoder för identifiering av nanostrukturer med hög noggrannhet, underlätta design av innovativa material.

Ett av målen för "Ultra High-Throughput Design and Prototyping Technology for Ultra Advanced Materials Development Project" från New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) är att påskynda utvecklingen av organiska och polymera funktionella material genom treenigheten av beräkningsteknik. vetenskap, processteknik, och mätteknik. Som en del av detta projekt, Dr. Kazuaki Z. Takahashi, Senior forskare vid Forskningscentrum för beräkningsdesign av avancerade funktionella material (CD-FMat), National Institute of Advanced Industrial Science and Technology (AIST), Dr Takeshi Aoyagi, Forskningschef för CD-FMat, AIST, och Dr Jun-ichi Fukuda, Professor vid institutionen för fysik, Naturvetenskapliga fakulteten, Kyushu University, har utvecklat teknologier som syftar till kontroll av materialstrukturer, ägna särskild uppmärksamhet åt nanostrukturering som utgångspunkt. Deras studie fokuserar på kylningsprocessen av flytande kristaller, typiska organiska och polymera funktionella material.

De har utvecklat en ny analysmetod som kombinerar molekylär simulering och artificiell intelligens (AI) för att observera processen för bildandet av karakteristiska nanostrukturer i kylda flytande kristaller. De upptäckte en trestegsprocess av nanostrukturering som inte kan förklaras av klassisk kärnbildningsteori, och klargjorde också dess mekanism.

Forskningsresultaten publicerades i en brittisk tvärvetenskaplig vetenskapstidskrift Naturkommunikation den 6 september, 2021.