Hærforsker bruger matematik til at afdække ny kemi

I fremtiden, materialeforskere vil bruge avanceret software til at specificere de egenskaber, de ønsker, og et program vil levere et udvalg af optimerede kemiske forbindelser.

Dr.B. Christopher Rinderspacher, en teoretisk kemiker med U.S. Army Research Laboratory, for nylig udgivet et papir, der beskriver processen med at bruge matematik til at designe kemiske forbindelser ved at reducere kompleksiteten og drage fordel af maskinlæring.

"Hvad dette gør er faktisk at åbne det potentielle antal forbindelser, "Sagde Rinderspacher.

Søgningen efter kemiske forbindelser med særligt nyttige egenskaber er som at finde en nål i en høstak, han sagde. I fortiden, kemikere ville søge baseret på en etableret ramme og ofte finde nye kombinationer på en hit or miss måde.

"Problemet med det er, at du aldrig finder noget, der virkelig er nyt eller overraskende, fordi det, vi ønsker, er noget, der bryder normen, "sagde han." Hvis vi holder os inden for vores egne tankemønstre - konventionelle tankemønstre - finder vi aldrig breakout -materialer. "

Fremskridt inden for materialevidenskab vil resultere i stærkere, lettere rustning eller udstyr til fremtidens soldat. Dette er i overensstemmelse med hærens moderniseringsprioriteter, der søger langtrækkende præcisionsbrande, næste generation af kampbiler, fremtidige lodrette liftplatforme og soldatdødelighed. Materialevidenskab vil spille en enorm rolle i realiseringen af ​​fremtidens hær, sagde embedsmænd.

"Videnskaben fungerer normalt ved at gå op til grænsen for det, vi ved, og stikke rundt, sagde han. "Hvor finder vi noget nyt og interessant?"

Ved at introducere en ny vej til opdagelse, Rinderspacher håber at pege kemikere i den rigtige retning ved hjælp af en matematisk tilgang. Ved hjælp af såkaldte nukleare ladningsfordelinger, han udviklede en generel teoretisk ramme for at finde kemiske forbindelser, han leder efter.

Den konventionelle vej til at opdage nye kemiske forbindelser er "lang og kedelig, "sagde han." Hvis vi skulle hen, hvor vi ville, hvad angår alle de mulige kemikalier uden nogen begrænsninger, der ikke er forbundet med dit problem, du ville have adgang til alt. "

Nøglen, han sagde, kommer med en måde at optimere det, der kaldes "sandsynlighedstæthedsfunktioner i det kemiske rum."

I de næste tre til fem år, Rinderspacher sagde, at han håber at indarbejde maskinlæring med sine algoritmer for at levere en løsning og indsnævre søgeparametrene for nye kemiske forbindelser.

Det Journal of Mathematical Chemistry , kendt for sin "originale, kemisk vigtige matematiske resultater "ved hjælp af ikke-rutinemæssige matematiske metoder, udgivet Rinderspachers papir.

Rinderspacher har fulgt denne forskning siden januar 2009. Det var da, han kom til laboratoriet som postdoktor efter at have modtaget sin doktorgrad ved University of Georgia. En selvudråbt puslespiller, han sagde, at han er drevet af at finde effektive løsninger.

"Jeg ved, at nogle mennesker virkelig er drevet af den applikation, der vil være i slutningen, men for mig at få det til at fungere er fascinerende nok, "sagde han." Jeg kan godt lide at se på problemet og derefter finde ud af, 'Hvor mange andre problemer er sådan og kan løses på samme måde?' "

Matematikaktiviteten er at tænke på at generalisere ting, organisere ideer og vise, hvad der virker og ikke virker, han sagde.

"Den rigtige matematik får dig derhen, "sagde han." Det er matematisk tænkning - uden for boksen - som jeg prøver at aktivere. "