Yapay zeka, moleküler dalga fonksiyonlarını ve moleküllerin elektronik özelliklerini tahmin etmek için kullanılabilir. Warwick Üniversitesi, Berlin Teknik Üniversitesi ve Lüksemburg Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi tarafından geliştirilen bu yenilikçi AI yöntemi, ilaç moleküllerinin veya yeni malzemelerin tasarımını hızlandırmak için kullanılabilir.

Yapay zeka ve makine öğrenme algoritmaları , satın alma davranışımızı tahmin etmek ve yüzlerimizi veya el yazımızı tanımlamak için rutin olarak kullanılır. Gelen bilimsel araştırma , Yapay Zeka bilimsel keşif için önemli bir araç olarak kendini kuruyor.

Kimyada, AI deneylerin sonuçlarını veya #kuantum sistemlerin simülasyonlarını öngörmede etkili olmuştur. Bunu başarmak için, AI'nın fiziğin temel yasalarını sistematik olarak dahil edebilmesi gerekir .

Kimyagerler, fizikçiler ve bir disiplinler arası ekip bilgisayar bilimciler Warwick Üniversitesi ve Berlin olmak üzere Teknik Üniversitesi ve Lüksemburg Üniversitesi öncülüğünde derin makine öğrenme geliştirdik algoritması kuantum durumlarını tahmin edebilirsiniz moleküllerin sözde, moleküllerin tüm özelliklerini belirleyen dalga fonksiyonları.

AI , Nature Communications'da yayınlanan " Makine öğrenmesini ve kuantum kimyasını moleküler dalga fonksiyonları için derin bir sinir ağıyla birleştirmek" başlıklı makalesinde gösterildiği gibi, kuantum mekaniğinin temel denklemlerini çözmeyi öğrenerek başarır .

Bu denklemlerin konvansiyonel yolla çözülmesi, tıbbi ve endüstriyel uygulamalar için yeni amaçlarla oluşturulmuş moleküllerin hesaplamalı tasarımının tipik olarak tıkandığı yüksek performanslı bilgisayar kaynaklarını (hesaplama süresi ayları) gerektirir. Yeni geliştirilen AI algoritması bir dizüstü bilgisayarda veya cep telefonunda saniyeler içinde doğru tahminler sağlayabilir.

Warwick Üniversitesi Kimya Bölümü'nden Dr. Reinhard Maurer, “Bu, dalga fonksiyonlarının şeklini ve davranışını yakalamak için yeterince esnek bir yapay zeka algoritması geliştirmek için bilgisayar bilimi bilgisi gerektiren üç yıllık ortak bir çaba oldu. fakat aynı zamanda, kimya ve fizik bilgisi, kuantum kimyasal verilerini algoritma için yönetilebilecek bir biçimde işlemek ve temsil etmek. ”

Ekip, kuantum fiziğinde makine öğrenmesi konusunda IPAM'de (UCLA) üç aylık bir disiplinlerarası burs programı sırasında bir araya geldi.

Berlin Teknik Üniversitesi Yazılım Mühendisliği ve Teorik Bilgisayar Bilimleri Enstitüsü'nden Dr. simülasyonlar. Önümüzdeki birkaç yıl içinde, AI yöntemleri kendilerini hesaplamalı kimya ve moleküler fiziğin keşif sürecinin önemli bir parçası olarak belirleyecektir. ”

Lüksemburg Üniversitesi Fizik ve Malzeme Araştırmaları Bölümü'nden Profesör Dr. Alexandre Tkatchenko, “Bu çalışma, bir molekülün hem elektronik hem de yapısal özelliklerinin istenen uygulama kriterlerini elde etmek için aynı anda ayarlanabileceği yeni bir bileşik tasarım düzeyi sağlıyor” diyor.

Stadia , Google tarafından işletilen yaklaşmakta olan bir bulut oyun hizmetidir . Yeterli yüksek hızlı İnternet kullanıyor olmaları koşuluyla, dünyanın dört bir yanındaki veri merkezleri üzerinden oyunculara yüksek dinamik aralık desteği ile saniyede 60 kare hızda 4K çözünürlüğe kadar video oyunları aktarabildiği söyleniyor. bağ. Masaüstü bilgisayarlardaki Google Chrome web tarayıcısı aracılığıyla veya akıllı telefonlar, tabletler, akıllı televizyonlar, dijital medya oynatıcılar ve Chromecast üzerinden erişilebilir

Servis YouTube ile entegredir. Durum paylaşma özelliği vardır. Stadia, Netflix'e benzemez, çünkü kullanıcıların bir oyun kütüphanesine erişim için ücret ödemek yerine Stadia üzerinden yayın yapmak için oyun satın almalarını gerektirir. Temel servis ücretsiz olurken, bir Pro aylık abonelik, daha büyük çözünürlükler için kullanıcıların daha yüksek oranlarda yayın yapmalarına ve kütüphanelerine ücretsiz oyunlar eklemelerini sağlar.

Proje Akışı olarak geliştirilmekte olan hizmet, 19 Kasım 2019'da seçilen ülkelerde halka açık bir tahliye ile Ekim 2018'de Assassin Creed Odyssey'i çalıştıran kapalı bir beta aracılığıyla hizmete girmiştir.

Amarok Qt (C ++) ile yazılmış, platformlar arası, ücretsiz ve Açık Kaynak bir müzik çalardır. İlk kez 23 Haziran 2003'te yayımlandı ve KDE projesinin bir parçası olmasına rağmen, Amarok merkezi KDE Yazılım Derlemesi sürüm döngüsünden bağımsız bir yazılım olarak piyasaya sürüldü.

Last.fm desteği, Jamendo servisi, Dinamik çalma listeleri, içerik görünümü, PopUp, yer imi, dosya izleme, çoklu dil desteği ve yumuşak efekt ayarları ile birlikte temiz, duyarlı ve özelleştirilebilir bir kullanıcı arabirimi sunuyor..

Amarok, gelişimi yavaşlayana ve işler durma noktasına gelene kadar Linux kullanıcılarının en sevilen müzik çalarlarından biriydi. Aslında, projenin öldüğü izlenimine sahipseniz yalnız değilsiniz.

Ancak, Amarok projesinin çok canlı olduğunu ve 60'tan fazla katılımcı ile iyi kalmak için geri dönebileceğini duyurmaktan mutluluk duyuyorum.

Bunu doğru okudun. Amarok sonunda gecikmiş yeni sürümlerini Amarok 2.9.0 biçiminde düşürdü; Aynı sürüm adı için beta 16 Ağustos 2015 tarihinde piyasaya sürüldü ve o zamandan beri başka bir gelişme olmadı!

Bu en son sürüm beta sürümünde birçok özellik iyileştirme ve hata düzeltmeleri ile birlikte geliyor ve neredeyse hiç bir zaman yarı yolda bırakmayan sağlam bir müzik çalar gibi geliyor.

Amarok Hibernaculum'daki Özellikler

Ücretsiz olarak indirebilirsiniz.
Çapraz Platform - GNU / Linux, macOS ve Windows için kullanılabilir.
Burada tanımlandığı gibi farklı katkı kategorilerinde Açık Kaynak.
PopUp dropper - Sürükle ve bırak desteği.
AAC, ffmpeg, mp3 vb. Dahil hemen hemen tüm müzik formatlarını destekler.
Yer imleri - Bir süre sonra oynatmaya devam etmek için parça, podcast ve sesli kitap konumlarını işaretleyin.
Yerel koleksiyonlara kopyalamak için ses CD'lerini çalın.
İçerik Görünümü
Dinamik Çalma Listeleri - Hızlı hatırlama için akıllı çalma listeleri oluşturun ve denetleyin.
Veritabanı içe aktarma - Eski Amarok 1.4 ve iTunes veritabanından kitaplıkları, oynatma istatistiklerini, meta verileri vb. Kaybetmeden içe aktarın.
Çoklu dil desteği
Bir ses analizörü görselleştirme uygulaması.

Amarok burada listelediklerimden daha fazla özellik barındırıyor ve bunları kontrol etmek istiyorsanız, müzik çaları indirmek ve kendiniz denemek daha iyidir.

https://community.kde.org/Amarok/GettingStarted/Download

Amarok'un kullanıcı tabanı arttığında ve cihazlarının çalışmaya başladığında mükemmel bir şekilde çalışacağını hayal ediyorum. Umarım, bu kez hata düzeltmeleri, sürüm güncellemeleri ve özellik iyileştirmeleri ile daha tutarlı olacaktır.

Takviye öğrenmenin (RL) şimdiye kadar yapay ajanları bireysel görevler konusunda eğitmek için etkili bir teknik olduğu kanıtlanmıştır. Bununla birlikte, farklı beceriler gerektiren çeşitli görevleri yerine getirmesi gereken çok amaçlı robotların eğitimi söz konusu olduğunda, mevcut RL yaklaşımlarının çoğu ideal olmaktan uzaktır.

Bunu akılda tutarak, UC Berkeley'deki bir araştırma ekibi son zamanlarda, robotlara sunulan davranışlarına göre davranışlarını adapte etmeyi öğretmek için kullanılabilecek yeni bir RL yaklaşımı geliştirmiştir. ArXiv'de önceden yayınlanan ve bu yıl Robot Öğrenme Konferansı'nda sunulan bir makalede açıklanan bu yaklaşım, robotların davranışları otomatik olarak ortaya koymalarını ve zaman içerisinde bunları uygulayarak hangilerinin belirli bir ortamda gerçekleştirilebileceğini öğrenmelerini sağlar. Robotlar daha sonra edindikleri bilgileri yeniden değerlendirebilir ve insan kullanıcılarının onlardan tamamlamasını istedikleri yeni görevlere uygulayabilir.

Çalışmayı yapan araştırmacılardan biri olan Ashvin Nair, "Robotun manipülasyonu için verilerin önemli olduğuna ve manipülasyonu genel bir şekilde çözmek için yeterli veriyi elde ettiğine inanıyoruz." Dedi. “Buna kendinden denetimli robot öğrenme diyoruz : Tutarlı keşif verilerini aktif olarak toplayabilen ve yeni beceriler öğrenmek için görevlerde başarılı veya başarısız olup olmadığını kendi başına anlayabilen bir robot .”

Nair ve meslektaşları tarafından geliştirilen yeni yaklaşım , önceki çalışmalarında sunulan hedef odaklı bir RL çerçevesine dayanıyor . Bu önceki çalışmada, araştırmacılar gizli bir alanda hedef belirlemeyi, harici bir ödüllendirme işlevine ya da durum tahminine ihtiyaç duymadan nesneleri itme ya da kapıları doğrudan piksellerden açma gibi beceriler konusunda eğitmek için bir teknik olarak tanıtmışlardır.

Uygulanabilir hedeflerin belirlenmesini gerektiren kendi kendini denetleyen robotik öğrenme için bir yöntem
Araştırmacılar, veri toplama sırasında sabit kalan içeriği dağıtan verilere bağlam koşullu bir VAE eğitimi verdi. Kredi: Nair ve diğ.
“Yeni çalışmamızda genellemeye odaklanıyoruz: Sadece tek bir beceri öğrenmekle kalmayıp aynı zamanda bu beceriyi gerçekleştirirken görsel çeşitliliği de genelleştirmeyi nasıl başarabilirim? Nair dedi. "Yeni durumlara genelleme yeteneğinin daha iyi robotik manipülasyon için anahtar olacağına inanıyoruz."

Bir robotu bireysel olarak birçok beceri üzerine eğitmek yerine, Nair ve meslektaşları tarafından önerilen koşullu hedef belirleme modeli, robot için uygun ve mevcut durumuyla uyumlu belirli hedefler belirlemek için tasarlanmıştır. Temel olarak, geliştirdikleri algoritma, robotun kontrol edemediği şeyleri kontrol edemediği şeylerden ayıran belirli bir gösterimi öğrenir.

Kendi denetimli öğrenme yöntemlerini kullanırken, robot başlangıçta etrafındaki ortamla rasgele etkileşime girerek verileri (yani bir dizi görüntü ve eylem) toplar. Daha sonra, görüntüleri dolaylı olarak nesnelerin konumu gibi bilgileri içeren düşük boyutlu vektörlere dönüştüren bu verilerin sıkıştırılmış bir gösterimini eğitir. Açıkça ne öğrenileceği anlatılmak yerine, bu temsil, sıkıştırma hedefi ile kavramları otomatik olarak anlar.

Nair, “ Öğrenilen gösterimi kullanarak, robot farklı amaçlara ulaşmak için pratik yapıyor ve donatı öğrenmeyi kullanarak bir politika geliştiriyor ” dedi. "Sıkıştırılmış gösterim, bu uygulama aşaması için anahtardır: iki görüntünün ne kadar yakın olduğunu ölçmek için kullanılır, böylece robotun ne zaman başarılı veya başarısız olduğunu anlar ve robotun pratik yapması için hedefleri örneklemek için kullanılır. Test zamanında, daha sonra öğrendiği politikasını uygulayarak bir insan tarafından belirtilen bir hedef imajını eşleştirebilir. "

Araştırmacılar, yaklaşımlarının etkililiğini, yapay bir ajanın MuJuCo simülasyon platformu kullanılarak yaratılmış bir ortamda daha önce görülmeyen nesneleri manipüle ettiği bir dizi deneyde değerlendirdi. İlginç bir şekilde, eğitim yöntemleri robotik aracının otomatik olarak daha sonra yeni durumlar için geçerli olabileceği becerileri kazanmasına izin verdi. Daha spesifik olarak, robot daha önce edindiği manipülasyon stratejilerini, eğitim sırasında karşılaşmamış olan yeni nesnelere genelleyerek, çeşitli nesneleri manipüle edebildi.

Nair, “Biz bu işten iki sonuç hakkında en heyecanlıyız” dedi. “İlk olarak, gerçek dünyadaki nesneleri yaklaşık 20 nesneye itmek için bir politika geliştirebileceğimizi keşfettik, ancak öğrenilen politika aslında başka nesneleri de zorlayabilir. Bu genelleme türü, derin öğrenme yöntemlerinin temel vaadidir ve umuyoruz Bu, gelecek çok daha etkileyici genelleme biçimlerinin başlangıcıdır. ”

Dikkat çekici bir şekilde, deneylerinde, Nair ve meslektaşları, çevrimiçi olarak büyük miktarda veri toplamak zorunda kalmadan sabit bir etkileşim veri kümesinden bir politika geliştirebildiler. Robotik araştırmalar için veri toplama genellikle çok pahalı olduğundan ve sabit veri kümelerinden gelen becerileri öğrenebilme yaklaşımlarını çok daha pratik hale getirdiğinden, bu önemli bir başarıdır.

Gelecekte, araştırmacılar tarafından geliştirilen kendi kendini denetleyen öğrenme modeli, bireysel olarak geniş bir beceri seti üzerinde eğitim almadan daha geniş çapta çeşitli görevlerle başa çıkabilen robotların geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bu arada, Nair ve meslektaşları, benzetilmiş ortamlarda yaklaşımlarını test etmeye devam etmeyi ve bunun yanı sıra daha da geliştirilebilecek yolları araştırmayı planlıyor.

#Bilim adamları uzun zamandır yıldızlararası uzayda "futbol topuna benzeyen bir yapıya sahip olan karbon molekülleri" olarak adlandırılan "buckyball" denilen şeyin varlığından çok şaşırdılar. Şimdi, Arizona Üniversitesi'nden bir araştırma ekibi, Astrofizik Dergi Mektuplarında yayınlanan bir çalışmada oluşumu için bir mekanizma önerdi .

Karbon 60 ya da Cı- 60 olan resmi adı Buckminsterfulleren olan kısa, 60 oluşan küresel moleküllerin gelir karbon atomu beş üyeli, altı üyeli halkalarda düzenlenmiş. "Buckyball" adı, C 60'a benzer görünen birçok kubbe yapıları tasarlayan Richard Buckminster Fuller'ın mimari eserine benzerliklerinden kaynaklanmaktadır . Oluşumlarının yalnızca laboratuar ortamlarında, uzaydaki saptamaları bu varsayıma meydan okuyana kadar mümkün olduğu düşünülüyordu.

Onlarca yıldır insanlar yıldızlararası boşluğun sadece hafif moleküller ile serpilmiş olduğunu düşünmüşlerdir : çoğunlukla tek atomlu, iki atomlu moleküller ve ara sıra dokuz veya 10 atomlu moleküller. Bu birkaç yıl önce masif C 60 ve C 70 molekülleri saptanana kadardı.

Araştırmacılar ayrıca saf karbondan oluştuğunu gördüklerinde şaşırdılar. Laboratuarda, Cı- 60 , grafit gibi bir saf karbon kaynaklarını, patlatma ile yapılır. Uzayda, C 60 , ölen yıldızların enkaz olan gezegenimsi bulutsu, tespit edildi. Bu ortam her karbon molekülü için yaklaşık 10.000 hidrojen molekülüne sahiptir.

Makalenin baş yazarı astrobiyoloji ve kimya doktora öğrencisi Jacob Bernal, "Herhangi bir hidrojen fulleren sentezini imha etmelidir" dedi. “Eğer bir topunuz varsa ve her 10.000 hidrojen topuz için bir karbonunuz var ve onları sallamaya devam ediyorsanız, birbirine yapışması için 60 karbon almanız ne kadar muhtemel?”

Bernal ve ortak yazarları , UArizona'daki Kuiper Malzemeleri Görüntüleme ve Karakterizasyon Tesisinde bulunan transmisyon elektron mikroskobunun veya TEM'in gezegenimsi bulutsu ortamını oldukça iyi simüle edebileceğini fark ettikten sonra C 60 mekanizmasını araştırmaya başladı .

Ulusal Bilim Vakfı ve #NASA tarafından finanse edilen TEM'in seri numarası "1" dir, çünkü kesin yapılandırması ile dünyada türünün ilk örneğidir. 200.000 voltluk elektron ışını, tek tek atomları görmek için insan beyninin algılayamayacağı kadar küçük olan 78 picometreye kadar konuya neden olabilir. Çok düşük basınçlara sahip vakum altında çalışır. TEM'deki bu basınç veya bunun eksikliği, dairesel ortamlardaki basınca çok yakındır.

Bu çalışma, C 60'ın ölmekte olan yıldızların oluşturduğu silisyum karbür tozundan elde edildiğini, daha sonra yüksek sıcaklıklar, şok dalgaları ve yüksek enerji parçacıkları tarafından vurulduğunu, silisyumun yüzeyden sızdığını ve karbonun geride kaldığını gösteriyor. Bu büyük moleküller dağılırlar, çünkü ölen yıldızlar malzemelerini yıldızlararası ortama - yıldızlar arasındaki boşluklara - dışarı atarlar; Buckyball'lar radyasyona karşı çok dayanıklıdır ve eğer zorlu uzay ortamından korunurlarsa milyarlarca yıl hayatta kalmalarını sağlar.

Bernal, “evrendeki karmaşık şeylerin imha edilmesini bekleyeceğimiz koşullar aslında onları yaratan koşullardır,” dedi Bernal, bulguların sonuçlarının sınırsız olduğunu söyledi.

Ziurys, " Bu mekanizma C 60'ı oluşturuyorsa , muhtemelen her türlü karbon nanoyapısını oluşturuyor " dedi. "Ve eğer kimyasal literatürü okursanız, bunların hepsinin sadece laboratuarda üretilen sentetik materyaller olduğu düşünülüyor, ancak yine de yıldızlararası alan onları doğal olarak yapıyor gibi görünüyor."

Bulgular herhangi bir işaretse, evrenin bize kimyanın gerçekte nasıl çalıştığını anlatması gereken daha çok şey olduğu anlaşılıyor.

Qwant, Temmuz 2013'te piyasaya sürülen ve Paris'te işletilen bir Avrupa web arama motorudur. Kendi dizin oluşturma motoruna sahip tek AB tabanlı arama motorudur. Kullanıcı izleme kullanmayacağını iddia eder ve kullanıcıları bir filtre balonunda tutmaz ve arama sonuçlarını kişiselleştirmez.

https://www.qwant.com

#Google, yeni, işbirliğine dayalı, açık kaynaklı, güvenli bir çip tasarım projesi olan #OpenTitan'ı geliştirmek ve kurmak için birkaç teknoloji şirketi ile ortaklık kurdu.

Yeni koalisyonun amacı, veri merkezlerinde, depolama ve bilgisayar çevre birimlerinde kullanmak üzere hem açık hem de şeffaf olan güvenilir bir çip tasarımları oluşturmak ve herhangi birinin donanımı güvenlik açıkları ve arka kapılar için incelemesine olanak sağlamaktır.

#Teknoloji devleri ve hükümetlerin, düşman ulus devletlerin uzun vadeli sürveyans veya casusluk yapmak için tedarik zincirlerine sızmaya ve taviz vermeye çalıştıklarının giderek daha fazla farkında oldukları bir zamanda geliyor .

OpenTitan, Google'ın çok faktörlü güvenlik anahtarlarında ve kendi markalı Android telefonlarında kullandığı özel yapım çip Titan'ın başarısını geliştirir . Çipin başarısı için kritik olan şey, kriptografik olarak çipin tahrif edilmemesini sağlayan güven kökeni teknolojisidir. Güven kökü, işletim sistemi ve çip üzerinde çalışan uygulamalar için sağlam bir temel sağlar.

Google, OpenTitan’ın kar amacı gütmeyen bir topluluk olan LowRisc tarafından yönetileceğini ve projeyi desteklemek için ETH Zürih, G + D Mobil Güvenlik, Nuvoton Teknolojisi ve Western Digital ile ortaklıklara güveneceğini söyledi.

Google, OpenTitan'ın platform-agnostik olacağını ve neredeyse tüm cihazlara veya yazılımlara uyarlanabileceğini söyledi.

Güvenli yonga tasarımları inşa etmeye adanmış ilk proje değil. Facebook, Intel ve Google tarafından desteklenen Açık Hesaplama Projesi, veri merkezi işlemlerinden daha iyi verimlilik elde etme çabasının bir parçası olarak temel altyapı sunucularına yönelik açık kaynaklı tasarımları oluşturmak için kuruldu.

Apple ayrıca, bir cihazın güvenlik işlevlerini kontrol etmek ve kullanıcının şifrelerini ve şifreleme anahtarlarını saklamak için kullandığı en son MacBook'larında bulunan Apple T2 özel tescilli özel silikonuna da sahiptir .

Paul Scherrer Enstitüsü PSI ve ETH Zürih'teki araştırmacılar, farklı eylemler gerçekleştirebilecek bir mikromakin geliştirdi. İlk önce mikro robotların bileşenlerinde bulunan nanomagnetler manyetik olarak programlanır ve daha sonra çeşitli hareketler manyetik alanlar tarafından kontrol edilir. Üzerinde yalnızca birkaç mikrometre olan bu tür makineler, örneğin insan vücudunda küçük işlemler yapmak için kullanılabilir. Araştırmacılar şimdi sonuçlarını Nature dergisindeki bilimsel dergide yayınladı .

Sadece birkaç mikrometreyi ölçen robot, Japon kağıt katlama sanatı olan origami ile yapılan bir kağıt kuşunu andırıyor. Ancak, bir kağıt yapısından farklı olarak robot, sihir tarafından görünür bir kuvveti olmayan sanki hareket eder. Kanatlarını çırpar veya boynunu büker ve kafasını geri çeker. Bu eylemlerin tümü manyetizma ile mümkün olmaktadır.

Paul Scherrer Enstitüsü PSI ve ETH Zürih'teki araştırmacılar, mikro makineyi küçük nano manyetikler içeren malzemelerden topladılar. Bu nano-manyetikler, belirli bir manyetik yönelimi üstlenecek şekilde programlanabilir. Programlanan nano manyetikler daha sonra manyetik bir alana maruz kaldığında, üzerlerine belirli kuvvetler etki eder. Bu mıknatıslar esnek bileşenlere yerleştirilmişse, üzerlerine etki eden kuvvetler bileşenlerin hareket etmesine neden olur.

Nanomagnetlerin programlanması

Nano manyetikler tekrar tekrar programlanabilir. Bu yeniden programlama farklı kuvvetlerle sonuçlanır ve yeni hareketlerle sonuçlanır.

Mikrobotun inşası için araştırmacılar, kobalt mıknatıs dizilerini ince silikon nitrür tabakaları üzerine imal etti. Bu malzemeden inşa edilen kuş daha sonra çırpma, gezdirme, döndürme veya yana kayma gibi çeşitli hareketler yapabilir.

Tokyo Teknoloji Enstitüsü, Cambridge Üniversitesi ve Kopenhag Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, çok sıradışı bir nano-alana sahip, kendiliğinden monte edilmiş bir #nano yapı inşa ettiler: Duvarları, genellikle birlikte çalışamayacak kadar kararsız olduğu düşünülen, antiaromatik moleküllerden yapılmıştır. Nano-kimya mühendisliğinin sınırları hakkındaki varsayımları altüst ederek, çalışma bilim insanlarının keşfetmesi için tamamen yeni bir nano alan yaratıyor. Nanometre büyüklüğündeki boşluklar zaten kimya, tıp ve çevre bilimlerinde çok çeşitli faydalı uygulamalar buluyor.

Tokyo Teknoloji Enstitüsü'nden Masahiro Yamashina (o sırada JSPS Yurtdışı Araştırma Görevlisi) ve Cambridge Üniversitesi'nden Jonathan R. Nitschke de dahil olmak üzere Nature dergisindeki çalışmalarını bildiren bilim adamları, içinde yeni bir nanospace türünün inşasını anlatıyor " altı aynı antiaromatik duvarlı dört metal iyonundan oluşan kendinden montajlı kafes. "

Şimdiye kadar, birçok ekip , doğal kararsızlıkların yarattığı zorluklar nedeniyle , aromatik duvarlı nanojajlar geliştirdi, ancak antiaromatik bileşikler kullanmıyor. Aromatiklik, halka şeklindeki organik bileşiklerin , onları yüksek oranda stabil kılan özelliklerine karşılık gelirken, antiaromatiklik, halka tarafından paylaşılan p-elektronlarının sayısındaki bir fark nedeniyle çok daha reaktif olan bileşikleri tarif eder.

Ekibin #nanocage'leri için uygun bir yapı taşı arayışı, onları Hiroshi Shinokubo ve Japonya'daki iş arkadaşlarının 2012 araştırmasına götürdü. Bu çalışma, normal olmayan stabil, nikel bazlı bir antiaromatik bileşiğin norcorrole denilen sentezini rapor etmiştir. Ardından, Jonathan R. Nitschke ve grubunun alt bileşen kendi kendine montaj konusundaki uzmanlığını kullanarak, ekip bir norcorrole iskeletine sahip üç nanometre çapında bir kafes inşa etmeyi başardı.

Kafes içindeki antiiaromacity derecesini araştırmak için, ekip, çekirdekten bağımsız kimyasal kayma (NICS) hesaplamaları yaptı. Sonuçlar, norcorrole panellerinin, anti-taşınabilirliği arttırmak için birlikte çalıştığını göstermektedir. NICS değeri, kafesin orta kısmında sürekli olarak yüksekti ve bu da panellerin birbirini desteklediğini gösteriyor.

Kafes içindeki benzersiz ortam, aromatik kafes içinde zaten kapsüllenmiş olan koronen ile başlayan bir dizi konuk molekülü kapsüllenerek test edildi.

Araştırmacılar, harici bir manyetik alana maruz kaldıklarında , aromatik duvarlı bir kafes içindeki konuk moleküllerin, koruyucu bir etki yaşayacağı, antiaromatik duvarlı bir kafes içinde bulunanların bir dezifiye edici etki yaşayacağı varsayımında bulundu.

Teori tarafından tahmin edildiği gibi, nükleer manyetik rezonans (NMR) spektroskopisi analizleri, antiaromatik duvarlara atfedilebilen bir dehielding etkisi ortaya çıkardı.

Çalışmada test edilen tüm konuk moleküller, deshielding derecesinin bir göstergesi olan önemli aşağı alan kimyasal kaymasını göstermiştir. Vardiya farkları milyonda 0.7 ila 14.9 parça arasında değişiyordu. Bunlardan karbon nanobelt, bugüne kadar anti-aromatik bir ortamdan kaynaklanan en yüksek downfield kayması derecesini göstermiştir.

Kafes NMR kaydırma reaktifı yeni bir tür olarak kabul edilebilir, araştırmacılar, organik bileşiklerin en yapıları yorumlamak için yapısal analiz için, yani bir araç olabilir, yani, derler.

Gelecekteki çalışma, nano uzayda kimyasal reaktivitenin araştırılmasına odaklanacak.

Bazı uzmanlara göre, nükleer enerji, sera gazı üretmeden dünyanın artan enerji taleplerini karşılamak için büyük umut veriyor. Ancak bilim insanlarının hem nükleer enerji santralleri tarafından üretilen atıksulardan hem de dökülme durumunda çevreden gelen radyoaktif izotopları çıkarmanın bir yolunu bulmaları gerekiyor. Şimdi, ACS Nano’da bildiren araştırmacılar , radyoaktif uranyumu benzetilmiş atık sulardan uzaklaştıran küçük, kendinden tahrikli robotlar geliştirdiler.

Çernobil ve Fukuşima nükleer santral felaketlerinde meydana gelenler gibi, radyoaktif atıkların yanlışlıkla serbest bırakılması, çevre, insan ve vahşi yaşam için büyük tehditler oluşturmaktadır. Bilim adamları, radyoaktif uranyumun sudan alınması, ayrılması, çıkarılması ve geri kazanılması için materyaller geliştirdiler, fakat materyallerin sınırlılıkları var. En umut verici yeni yaklaşımlardan biri, metal-organik çerçevelerin (MOF'ler) kullanılmasıdır - radyoaktif uranyum dahil olmak üzere belirli maddeleri gözenekli yapıları içinde tutabilen bileşikler. Martin Pumera ve arkadaşları, radyoaktif atıkları hızla temizleyip temizleyemeyeceğini görmek için ZIF-8 adlı bir çubuk şeklindeki MOF'a bir mikromotor eklemek istedi.

Araştırmacılar, kendiliğinden çalışan mikro robotlarını yapmak için, insan saçının 1 / 15'ini oluşturan çaplarda ZIF-8 çubuklar tasarladılar. Araştırmacılar demir atomları ve demir oksit nanoparçacıkları eklediyapıları stabilize etmek ve sırasıyla manyetik yapmak. Her bir çubuğun bir ucuna yerleştirilen katalitik platin nanoparçacıklar, sudaki hidrojen peroksit "yakıtı" nı oksijen kabarcıklarına dönüştürdü; bu, mikrobotları saniyede kendi uzunluklarının yaklaşık 60 katı hızda itti. Simüle edilmiş radyoaktif atık sularda, mikrorobotlar bir saat içinde uranyumun% 96'sını çıkardılar. Ekip, uranyum yüklü çubukları bir mıknatısla topladı ve uranyumdan sıyrılarak ufak robotların geri dönüşümünü sağladı. Araştırmacılar, kendiliğinden çalışan mikro robotların bir gün radyoaktif atıkların yönetimi ve iyileştirilmesinde yardımcı olabileceğini söylüyor.