Neke vrste molekula u stanju su da same sebe rasporede u specifičnim uzorcima na površinama. Ta sposobnost samoorganiziranja ključna je za mnoge tehnološke primjene, koja su ovisna o okupljanju naručenih struktura na površinama. Međutim, to je do sada bilo gotovo nemoguće predvidjeti ili kontrolirati rezultat takvog procesa.

Skupina istraživača pod vodstvom dr. Biance Hermann, fizičarke iz Centra za nanoznanosti (CeNS) na LMU München, objavila je značajan napredak. Kombinirajući statističku fiziku i detaljne simulacije sa slikama dobivenim skenirajućom tunelizirajućom mikroskopijom (STM), tim je bio u mogućnosti formulirati jednostavan model koji može predvidjeti promatrane uzorke. "Uz pomoć modela, možemo stvoriti široku paletu uzoraka koji iznenađujuće dobro reproduciraju grupiranje promatrano eksperimentalno", kaže Hermann. "Želimo proširiti ovaj pristup na druge površinske simetrije. Već sada područja molekularne elektronike, aplikacije senzora, katalize površine i organskih foto napona mogu imati koristi od naših modela. Njegova sposobnost da predvidi strukturu formirane samoorganizacije omogućava optimizaciju molekularnih građevnih blokova prije sinteze." (Nano Letters on-line, 16. veljača 2010.) 

Kada "majka priroda" projektira, molekule se mogu samostalno organizirati u složene strukture - prvi korak u formiranju membrane, stanica i drugih molekularnih sustava. Načelo samoorganizacije, koja omogućava vrlo ekonomično korištenje resursa, također je iskorišteno u proizvodnji funkcionalnih površina potrebnih u molekularnoj elektronici, aplikacijama senzora, katalizi i fotonaponskim komponentama. Ideja procesa proizvodnje je da se molekularne komponente dovedu u kontakt s materijalom podloge, a zatim "magično" nađu željene pozicije u željenoj molekularnoj mreži. Početne komponente su odabrane za prikaz određene strukturne i kemijske značajke namijenjene za predviđenu aplikaciju. Međutim, optimizacija molekularnih slojeva uvelike ovisi o pristupu pokušaja i pogreške, te je stoga komplicirana i dugotrajna. 

Za razvijanje novog molekularnog modela interakcije, skupina dr. Herrmann surađivala je s dr. Thomasom Franoschom i profesorom Erwinom Freyem u sklopu Cluster of Excellence "Nanosystems Initiative München" (NIM). Problemom su se pozabavili korištenjem pristupa iz statističke fizike, poznatim kao Monte Carlo metoda, koja dopušta provođenje detaljne kompjuterske simulacije na statistici molekularnih interakcija. Strukturni motivi tako generirani su uspoređeni s eksperimentalnim slikama visoke rezolucije molekularnih uzoraka dobivenih preko STM-a. Marta Balbás Gambra, doktorant, počela je svaku simulaciju s matematičkim predstavljanjem kolekcije stotina nasumično orijentiranih čestica definiranog ustrojstva. Te shematske molekule su se tada poremetile - kompjuterski - dodajući energiju, zbog čega su populacije usvojile nove konfiguracije. 

Koristeći ove simulacijske strategije, može se generirati veća raznolikost uzoraka od uzoraka koji se nalaze prirodno, a mnoge od njih blisko odgovaraju na prave molekularne uzorke otkrivene sa STM-om. "U jednom slučaju smo zaista predvidjeli uzorak koji je tek kasnije potvrđen sa STM-om", izviještava doktorant Carsten Rohr.

Prema zakonima termodinamike, fizikalni sustavi teže usvajanju stanja s najpovoljnijom (tj. najnižom) energijom. Eksperimentalni testovi su pokazali da su različite molekularne konfiguracije nepretvorljive dok prevladava aranžman koji podsjeća na tragove automobilskih guma. Doista, pristup Monte Carlo je predvidio da ovaj aranžman odgovara stanju s najnižom energijom. 

"Na kraju, bili smo u mogućnosti pokazati da molekulska geometrija i nekoliko vidnih značajki kodiraju promatrane strukturalne motive", objašnjava teoretičar Franosch. "Planiramo proširiti pristup na druge vrste simetrije površine, ali model već pruža važan teorijski alat, jer nam pomaže da prognoziramo tip površine uzorka koji će dana funkcionalna molekula formirati. To znači da se dizajn molekula može biti optimizirati tijekom sintetičke faze, kako bi dobili površine sa željenim karakteristikama ", kaže Hermann. Fizičari u grupi, koji dolaze iz različitih znanstvenih pozadina i koji su bili u mogućnosti ujediniti svoje stručnosti za ovaj projekt, predviđaju više potencijalnih aplikacija za svoj model molekularne elektronike, tehnologije senzora, katalize i fotonaponskih sustava. Daljnje mogućnosti uključuju njegovu uporabu za predviđanje rezultata drugih tipova molekularne interakcije, kao i na podlogama djelomičnog uzorka.



Izvor: esciencenews.com