Koç Üniversitesi Kimya ve Biyoloji Mühendisliği Bölümü’nden Prof. Dr. Seda Keskin Avcı ve yüksek lisans öğrencisi Feride Neva Yüngül tarafından yürütülen araştırma, bu membranlarda kullanılabilecek en uygun malzeme çiftlerini çok daha hızlı belirlemenin bir yolunu gösteriyor. Çalışma, moleküllerin malzeme içindeki davranışını hesaplayan bilgisayar simülasyonlarını yapay zekâ ile bir araya getiriyor.
Çok başarılı bir iş
Karbondioksitin diğer gazlardan daha verimli ayrıştırılmasını sağlayacak yeni malzemeleri bulmak, araştırmacılar için uzun ve zahmetli bir süreç. Çünkü binlerce farklı malzeme kombinasyonunun tek tek laboratuvarda denenmesi gerekiyor. Prof. Dr. Seda Keskin Avcı ve Feride Neva Yüngül, bu süreci yapay zekâ ile büyük ölçüde hızlandırdı. Çalışmaları sayesinde, laboratuvarda uzun zaman alacak binlerce olası malzeme eşleşmesi saniyeler içinde analiz edilerek en umut vadeden seçenekler belirlenebiliyor. Araştırmanın sonuçları, alanın saygın uluslararası bilim dergilerinden birinde yayımlandı.
Eşleşmeler belirlendi
Araştırmacılar, gaz ayırma membranlarında (gazları birbirinden ayıran ince filtrelerde) kullanılan polimerler (plastik benzeri uzun molekül zincirlerinden oluşan malzemeler) ile MOF (Metal-Organic Frameworks – Metal-Organik Kafes Yapıları) adı verilen gözenekli malzemeleri bir araya getirdi. MOF'lar, çok küçük gözenekleri sayesinde bazı gazların geçmesine izin verirken diğerlerini tutabilen sünger benzeri malzemeler olarak düşünülebilir. Ancak dünyada binlerce farklı MOF ve polimer bulunuyor. Bunların hangilerinin birlikte en iyi sonucu vereceğini laboratuvarda tek tek test etmek hem yıllar sürebiliyor hem de yüksek maliyet oluşturuyor.
