Ana içeriğe atla

MOF Hesaplamalı Araçlar, Makine Öğrenimi ve Veritabanları

Mühendislik Fakültesi'nden İlknur Eruçar, sağlık, su ve sürdürülebilir enerji alanlarındaki acil toplumsal ihtiyaçları karşılamak için Metal-Organik Çerçeveler (MOFs) üzerine odaklanan EU4MOFs COST Aksiyonunun (CA22147) Çalışma Paketi 4 (WP4) liderliğini yapmaktadır. Yüksek gözenekliliği ve çok yönlü kimyasal özellikleriyle bilinen MOF'lar, kanser nanomedisini, atık su arıtımı ve enerji depolama gibi dönüşüm sağlayıcı uygulamalar için potansiyel taşımaktadır. Ancak, MOF'ların tam potansiyelini gerçekleştirebilmek, moleküler, nano, mezo ve makro ölçekteki MOF yapıları ve özelliklerini kontrol etme konusunda karşılaşılan zorlukları aşmayı gerektirmektedir.
EU4MOFs, MOF malzemelerinin kontrolünü ve özelleştirilmesini, sentez tekniklerini geliştirerek ve hesaplamalı tarama ile makine öğrenimi kullanarak malzeme özelliklerini optimize ederek iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Biyokimya, malzeme mühendisliği, nanomedisin ve hesaplamalı bilimler gibi alanlardan uzmanları bir araya getirerek, bu girişim MOF yeniliklerinin laboratuvardan endüstriye ölçeklendirilmesini destekleyecek ve toplumsal etkiyi artıracaktır.
Eruçar, COST Aksiyonunun (CA22147) bir parçası olarak “MOF Hesaplamalı Araçlar, Makine Öğrenimi ve Veritabanları” başlıklı bir eğitim okulu düzenlemiştir. Bu eğitim okulu, katılımcılara MOF'lar üzerine araştırma ve yeniliği ilerletmek için veri odaklı yaklaşımlar, makine öğrenimi teknikleri ve hesaplamalı araçlar kullanarak ileri düzey bilgi ve uygulamalı deneyim sağlamayı hedeflemiştir. Okul, MOF araştırmalarındaki karmaşık zorlukları ele almak için gerekli becerileri kazandırmayı amaçlayarak, malzeme keşfinden depolama çözümlerine kadar en son simülasyon yöntemleri ve uygulamaları üzerine odaklanmıştır.