De potentiella tillämpningarna för skräddarsydda kolytor är breda och inkluderar skyddande beläggningar, bildelar, biomedicinska beläggningar och biosensorer. Men för att denna utveckling ska realiseras, detaljerad kunskap på atomnivå behövs fortfarande om hur kolytor är uppbyggda och hur de kan modifieras.

Tack vare utvecklingen av en ny beräkningsmodell, Postdoktoral forskare Miguel Caro leder arbetet inom detta område av forskare vid Aalto University, som arbetar i samarbete med professor Gábor Csányi och Dr Volker Deringer från Cambridge University.

"För första gången, vi kan identifiera de kemiska egenskaperna hos kolytor och bättre förstå hur vi kan förbereda dem för specifika ändamål, "förklarar Aalto -universitetets professor Tomi Laurila.

Den lokala miljön för varje atom i amorfa kol, även kallad diamantliknande kol, är lite annorlunda. Detta innebär att antalet angränsande atomer, liksom avstånden och vinklarna mellan dem, varierar, utgör en stor utmaning i sökandet efter att anpassa dessa ytor.

Den nya beräkningsmodellen har äntligen gjort det möjligt för forskare att identifiera en mängd olika lokala atommiljöer och klassificera dem efter deras egenskaper. Forskargruppen har också beräknat de olika grader av styrka som olika grupper - väte, alkohol (hydroxyl), och syre - kommer att fästa vid ytplatser. Vissa bindningar är, naturligtvis, starkare än andra. Eftersom ny information om ytstrukturerna kan införlivas för att 'omskola' och förbättra modellen, egenskaperna hos fortfarande okända ytor kan förutsägas baserat på tidigare resultat.

"Genom beräkningar, vi kan nu inte bara utforska hur materialytor ser ut på atomnivå utan också se hur de interagerar med andra ämnen som analyseras, samt förstå vilka slags kemiska grupper som bildas på dessa ytor på grund av denna interaktion. Vi undersöker också vilka typer av ytor som behövs för att optimera interaktionen med molekyler som vi skulle vilja kunna upptäcka, såsom väteperoxid, "förklarar Laurila.

Med andra ord, dessa simuleringsmodeller baserade på densitetsteori och maskininlärning berättar vilken typ av strukturer som kan utvecklas - och hur dessa strukturer kan optimeras för specifika applikationer.

"I framtiden kommer vi att kunna producera skräddarsydda kolytor, till exempel, för medicinska sensorer, som kan användas för att övervaka koncentrationen av en viss medicin i en patients blod i realtid. Att spåra förändringar i specifika biomarkörer hos patienter kan vara nyckeln till att förbättra terapeutiska behandlingar som för närvarande används, eller hjälpa oss att identifiera risken för utbrott av många vanliga sjukdomar tidigare än någonsin tidigare, Säger Laurila.

Studien publicerades idag i Materialkemi.