Nhằm xác định các quy luật chung của sự tạo thành các cấu trúc nano cụ thể sẽ được sử dụng trong công nghệ nano tương lai như các thiết bị lượng tử quang học, xử lý rác thải bằng phương pháp sinh hóa, cảm biến sinh học, dự trữ năng lượng và vận chuyển thuốc trong cơ thể.. để từ đó cung cấp các bằng chứng về mặt nguyên lý cho việc thiết kế hợp lý vật liệu nano bằng cách tiếp cận từ dưới lên và cung cấp những chỉ dẫn hữu ích cho những nghiên cứu thực nghiệm và lý thuyết về thiết kế vật liệu nano tương lai để có thể đem lại những thông tin ở mức độ phân tử về quá trình chuyển đổi thuận nghịch giữa các cấu trúc, đề xuất những quá trình tự chuyển đổi hiệu quả cho những cấu trúc nano mong muốn, hỗ trợ cho các nghiên cứu trong tương lai về quá trình lắp ghép có định hướng trong các hệ bề mặt cũng như kiểm chứng bằng thực nghiệm, nhóm nghiên cứu do TS. Nguyễn Đắc Trung, Viện Cơ học, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, làm chủ nhiệm đã đề xuất thực hiện đề tài: “Thiết kế mang tính dự đoán vật liệu nano dựa trên quá trình tự lắp ghép và lắp ghép có định hướng trong các hệ vật chất mềm”.

Sau 3 năm thực hiện (từ tháng 05/2016 đến tháng 05/2019), đề tài đã thu được những kết quả sau đây:

1. Nghiên cứu các cấu trúc nano có khả năng đáp ứng với thay đổi của môi trường

Các cấu trúc nano có khả năng đáp ứng với thay đổi của môi trường sẽ cho phép chế tạo vật liệu thông minh (smart materials), vật liệu giống sinh học (biomimicking materials) và vật liệu dành cho vận chuyển thuốc (drug delivery).

Nhóm đề tài đã có một số kết quả ban đầu với các hệ nano trong đó các phần tử lắp ghép bao gồm hạt nano bán dẫn (semiconductor nanoparticles) như CdTe, PbS và FeS2, và một số loại proteins như Cytochrome C và protease. Các phần tử này có khả năng thay đổi tính chất cơ và hoá học theo các yếu tố nhiệt động, môi trường và tác động bên ngoài (chẳng hạn như nhiệt độ, độ pH của dung môi hay bước sóng điện từ).

Tại thời điểm báo cáo, đề tài đang hoàn thiện một bản thảo cho quá trình tự lắp ghép của hỗn hợp hạt bán dẫn và enzymes, trong đó enzymes và hạt nano tạo thành các "siêu hạt" (supraparticles) có kích thước đồng nhất (50-80 nm). Kết quả mô phỏng là một đồ thị pha (phase diagram), dự đoán mối liên hệ chặt chẽ (nhưng phi tuyến) giữa cấu hình của pha tạo thành với độ dính kết giữa các phần tử lắp ghép. Kết quả này mở ra nhiều hướng mới cho việc thiết kế vật liệu lai (hybrid materials) trong đó thành phần sinh học (enzymes) đóng góp vào khả năng thích ứng với môi trường của vật liệu. Trong khi đó, thành phần vô cơ đóng vai trò tăng cường sức bền cơ học của vật liệu cũng như ổn định tính chất của thành phần sinh học. Cùng với các đồng sự ở University of Michigan, đề tài đang hoàn thiện bản thảo cho một bài báo về đồng lắp ghép (co-assembly) của proteins và hạt nano nói trên, trong các điều kiện nhiệt độ và dung môi khác nhau.

2. Phát triển các mô hình tính toán cho các hệ nano ở trạng thái cân bằng và đáp ứng với thay đổi của môi trường (mục a và b của nội dung nghiên cứu)

Một trong những thách thức lớn nhất của các bài toán mô phỏng phân tử các hệ nano là cải thiện hiệu năng tính toán với các hệ với kích thước đủ lớn (lên tới hàng trăm nanomet với hàng triệu phân tử) trong một khoảng thời gian cho trước. Mặc dù các công cụ mô phỏng hiện tại đã cho phép mô hình hoá các hệ như vậy, thời gian cần thiết để mô phỏng 10 nano giây lên tới vài ngày trên các máy tính chủ lớn.

Để góp phần cải thiện hiệu năng tính toán của các công cụ này, đề tài đã phát triển các mô hình tính toán phân tử tối ưu cho bộ vi xử lý đồ hoạ (graphics processing units – GPUs). Cụ thể, đã phát triển các mô hình tương tác đa vật (many-body) cho các hệ ở thể rắn (chẳng hạn như tinh thể, thuỷ tinh và hợp kim) cho phần mềm mã nguồn mở LAMMPS. Kết quả cho phép cải thiện đáng kể hiệu năng mô phỏng các hệ nano ở trạng thái cân bằng nhiệt động cũng như xa cân bằng (khi phải đáp ứng với thay đổi của môi trường). Tuỳ theo số lượng GPUs cho phép, phần mềm có tốc độ mô phỏng có thể tăng gấp 8 lần so với phiên bản gốc của LAMMPS cùng chạy trên máy chủ lớn. Đề tài cũng đã phát triển mô hình tính toán cho các phần tử rời rạc (discrete element models) với hình dạng khác cầu (aspherical) trong không gian 2 chiều và 3 chiều. Vì kích thước của các phần tử này có thể thay đổi từ nanometers đến micrometers, phạm vi ứng dụng của chúng hứa hẹn rất rộng rãi, bao gồm từ quá trình tự lắp ghép của các hạt nano, quá trình chuyển pha của các hạt keo (colloids), cho đến các quá trình đóng gói và vận chuyển vật chất dạng hạt (granular matter).

Các kết quả này hiện đã là môt phần của phần mềm mã nguồn mở LAMMPS (http://lammps.sandia.gov), giúp các nhóm nghiên cứu vật liệu, vật lý và hoá học toàn cầu mô phỏng các hệ vật chất từ mức độ Angstroms đến micrometers.

3. Nghiên cứu tương tác trong hệ đồng polymer ngẫu nhiên (random copolymers) và proteins ở trạng thái cân bằng nhiệt động

Xuất phát từ nhu cầu thực tế của bài toán ổn định và duy trì chức năng của proteins trong dung môi hữu cơ, chúng tôi đã nghiên cứu quá trình tương tác giữa đồng polymer ngẫu nhiên và một số proteins, sử dụng các công cụ mô phỏng và tính toán.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra những yếu tố quan trọng cho việc thiết kế đồng polymer ngẫu nhiên, bao gồm lực hấp dẫn giữa polymers và các amino acids trên bề mặt của protein, kích thước và phân bố các amino acids trên bề mặt protein, và phân bố thành phần của polymers. Đề tài đã tìm ra sự liên quan chặt chẽ giữa sự ổn định của proteins trong dung môi hữu cơ và thành phần của đồng polymer ngẫu nhiên đối với một dung môi cho trước. Đề tài cũng chỉ ra sự hấp thụ (adsorption) polymer của proteins mang tính chọn lọc cao, cho phép sự linh hoạt của phương pháp sử dụng đồng polymer ngẫu nhiên để ổn định polymers.

Những kết quả mới này làm rõ thêm bản chất vật lý của hệ polymerprotein cũng như giúp các nghiên cứu thực nghiệm trong thiết kế đồng polymer ngẫu nhiên cho các loại vật liệu tổng hợp vô cơ-sinh học.

4- Các phần mềm và công cụ tính toán mã nguồn mở dùng cho các hệ nano 

Một phần quan trong trong kết quả của đề tài này là các phần mềm và công cụ sẽ đóng góp cho cộng đồng khoa học ở dạng mã nguồn mở, cho phép người dùng truy cập và sử dụng miễn phí. Đề tài cũng đã phát triển một số công cụ và mô hình tính toán giúp tăng tốc mô phỏng phân tử dùng GPUs, và công bố trên cơ sở dữ liệu mã nguồn mở BitBucket: https://bitbucket.org/ndtrung/lammps/. Phần mềm hiển thị và phân tích dữ liệu kết quả mô phỏng phân tử VisualizerX có thể truy cập tại cơ sở mã nguồn mở GitHub: https://github.com/ndtrung81/VisualizerX.

Các kết quả và sản phẩm khoa học của đề tài đã đóng góp tích cực cho lĩnh vực nghiên cứu vật liệu nano bằng các công cụ mô phỏng và tính toán, gợi mở những hướng nghiên cứu mới cho vật liệu nano có khả năng thích nghi với biến đổi của môi trường. Hơn nữa, các công cụ và phần mềm tính toán của đề tài được công bố ở dạng mã nguồn mở để có thể phục vụ cộng đồng khoa học quốc tế. Chính vì thế, việc phát triển, kiểm chứng và kế thừa các kết quả nghiên cứu của đề tài có thể được thực hiện dễ dàng và không cần lặp lại. Nhóm thực hiện đề tài tin rằng các nhóm nghiên cứu trong nước và quốc tế sẽ tìm thấy những thông tin bổ ích và công cụ hiệu quả từ kết quả của đề tài này.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu của Đề tài (Mã số 16547/2019) tại Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia.

P.T.T (NASATI)