金正日Jelfs是英国帝国理工学院的计算材料化学家

“我们每天可以用我们的软件预测数千种新材料,并判断哪些看起来不错,”金姆·杰尔夫斯说。“但如果它们不能在实验室中制造出来,那就完全没有意义了。这一观点是Jelfs团队运作的核心。他们在很大程度上是计算化学家,但他们不是孤立地工作,而是积极地将自己嵌入到实验研究中。

Jelfs的最终目标是帮助她的实验同事更快地找到新材料。该组织有一个用Python编写的关键软件,称为超分子工具包(stk)。1它最初是由一个有才华的学生开发的,但现在小组里的每个人都在添加它。他们还增强了其他团队开发的其他软件——尤其是开源软件——例如,对工作流进行编码,使高吞吐量系统的流程自动化。

该团队首先开发了他们的超分子工具包来筛选多孔分子。它从有机构建块或前体开始,并将它们组装成不同的拓扑结构。然后,在软件的下一部分分析材料的性质之前,它会寻找低能结构,这是你希望在实验中观察到的结构。

多孔有机分子在膜、传感和催化等方面具有潜在的应用价值。“因为多孔分子材料是模块化的,它们具有解决方案加工的优势,”Jelfs解释道。“在计算上,模块化让我们有机会以一种完全不同于沸石和mof的方式来筛选它们。你可以将不同的模块组合在一种材料中,从而可以很好地控制它们的特性。”

该团队还可以将他们的超分子工具包应用于其他具有有机构件的系统。例如,他们最近与一位合作者合作,筛选了35万种不同的线性聚合物的光电特性。他们还扩展了他们的软件来寻找金属有机笼子。2能够使他们的软件和流程适应新的系统是Jelfs的首要任务。“现在有不同的实验小组找到我们,让我们研究其他种类的材料,在我们的软件中添加这种功能相对简单。”需要花很长时间的是深入了解某一类材料的问题所在,以及计算方面的实用性。因此,如何得到一个好的描述,以及如何挑选出与我们的合作者相关的系统的关键特征。”betway必威游戏下载大全

该团队的一个考虑因素是寻找候选分子,这些分子是现实的合成目标。Jelfs解释说:“合成多孔有机分子的一个瓶颈是首先你需要合成构建模块。”这促使该团队设计了一个机器学习模型,以预测合成多孔分子材料前体的容易程度。3.对于实验者来说,尝试一些非常规的东西而失败的风险是很高的。然而,在Jelfs实验室开发的工具可以给实验人员信心,测试出一种前体,否则他们不会这样做。

现在有不同的实验小组来找我们

Jelfs小组的每个人都有一个直接的实验合作者。“我鼓励他们不断地交谈,而不是只谈一次,六个月后再来找他们。这就是我们如何确保我们所做的事情能够真正帮助到我们的合作者。在过去的几年里,实验家们一直在积极地向Jelfs提出他们的问题。她说:“那时我意识到我们正在取得进展。”“这不容易。我并不是说我们已经解决了整个问题,但我们可以有所作为。了解系统并与人们长期合作有助于我们的成长和成长。”

工作知识

Jelfs第一次接触计算化学是在她本科三年级末参加一个暑期项目时。然而,她指出,如今的本科生获得计算技能的时间要早得多。在帝国理工学院,本科生从第一学期开始就用Python编程。“每个加入我实验室的本科生都已经会用Python编程了。这显然是一种转变。这就是为什么帝国理工大学对我来说是一个很棒的地方。去年,帝国理工还推出了一款数字化学硕士作为数字分子设计和制造研究所(DigiFAB)的一部分。

金正日Jelfs

来源:©纽约科学院/Blavatnik奖

Jelfs的Blavatnik奖表彰了她开发计算机软件的工作,该软件能够加速发现新的超分子材料,大大加快了开发从光子学到能量存储应用的新材料的过程

“我认为人们可能会对计算化学能做什么感到失望。这往往是因为没有正确理解这些限制。”“但是当(实验合作者)有一点点计算知识可以帮助你很好地合作时,因为他们不期望你能做所有事情。”

Jelfs最近被评为2022年化学奖得主英国布拉瓦尼克青年科学家奖她将获得10万英镑的无限制基金。杰尔夫斯说:“考虑到之前有哪些人获得过该奖项,能被认为与他们接近是令人难以置信的。”“我很幸运能和团队里优秀的人以及合作者一起工作,我很高兴他们得到了认可。”要知道我们所做的事情受到了其他人的重视。”