这个计算化学家是实验的秘密武器寻找新材料

我们可以预测每天成千上万的新材料的使用我们的软件,说哪些看起来不错,”Kim Jelfs说。”但是如果他们不能在实验室里,它是完全没有意义的。这观点的核心是Jelfs组功能。他们非常的计算化学家,但是而不是孤立地工作,他们积极地嵌入到实验研究。

Jelfs的最终目的是帮助她实验的同事更快找到新的材料。该集团的一个关键的软件编写的Python称为超分子工具箱(stk)。¹它最初是由一位才华横溢的学生,但现在组里的每个人都增加了。他们还增加其他软件——特别是开源软件——由其他组,例如,编码工作流程,使流程自动高吞吐量的系统。

开发的团队首先屏幕多孔分子的超分子工具箱。它始于有机构建块,或前体,组装成不同的拓扑。然后寻找低能量结构,这是你会观察实验,之前的下一部分软件分析了材料的属性。

作为膜多孔有机分子有潜在的应用,在传感和催化作用。因为多孔分子材料是模块化的,他们有solution-processability好处,”Jelfs解释道。和计算,模块化的屏幕使我们有机会在一个完全不同的方式比你能够沸石和财政部。你可以把不同的模块在一个材料允许真正的精细控制的属性。

团队还可以应用他们的超分子工具箱的其他系统有机的构建块。例如,他们最近与人合作筛选350000种不同的线性聚合物的光电性能。他们还扩展他们的软件寻找有机的笼子里。²能够适应他们的软件和流程为Jelfs新系统是当务之急。我们现在不同的实验组,每组接洽,要求我们看其他种类的材料,这是相对简单的添加到我们的软件功能。需要很长时间是在深度知识有什么问题为特定类别的材料,从我们的计算以及实用性。所以如何得到一个好的描述和如何挑选的关键特性相关的系统为我们的合作者。”澳门万博公司

对于团队发现的一种考虑候选人合成目标分子,是现实的。合成多孔有机分子的一个瓶颈是首先需要合成的构建块,“Jelfs解释道。这激发团队设计一个机器学习模型来预测是多么容易多孔分子材料的合成前体。³实验尝试一些非常规的风险,它不工作。工具开发Jelfs的实验室,可以给实验测试的前体的信心,否则他们不会做了。

我们现在不同的实验组,每组接洽

Jelfs组中的每个人都直接实验的合作者。“我鼓励他们持续的对话,而不是说一次,然后给他们六个月后回来。我们确保我们所做的事情实际上帮助我们的合作者。在过去的几年里,实验一直积极与他们接近Jelfs问题。”,当我意识到我们的地方,”她说。“这并不容易。我并不是说我们已经解决了这个问题,但我们可以改变。了解系统和与人合作了很长时间帮助我们成长和成长的区别。”

工作知识

Jelfs第一次遇到计算化学当她做了一个暑期计划在第三年年底她的本科学位。这些天她指出,然而,大学生是更早地获得计算技能。在帝国,从他们的第一项本科生在Python代码。每一个本科生,加入我的实验室已经可以在Python代码。这是很明显的。这就是为什么帝国对我来说是一个好地方。“去年,帝国还推出了MSc在数字化学作为数字研究所的一部分分子设计和制造(DigiFAB)。

“我认为人们可以对承诺的计算化学能做什么。常常归结为没有正确理解限制,Jelfs说。但当(实验合作者)甚至一点计算机知识可以帮助你一起工作得很好,因为他们不希望你能够做所有的事。”

Jelfs最近被命名为2022年的化学奖得主英国布拉瓦特尼克青年科学家奖,看到她获得£100000的“无限定基金”。“考虑曾经赢得了奖,这是不可思议的,甚至被认为是接近他们,“Jelfs说。“我有运气和真正伟大的人工作在我的团队和我的同事,我很高兴,这让他们感到认可。并且知道我们所做的是有价值的。”