Naukowcy z IBM Research opracowali nową metodę przetwarzania tworzyw sztucznych, która zapobiega uwalnianiu szkodliwego bisfenolu A z produktów poliwęglanowych. Przeprowadzenie badań było możliwe m.in. dzięki wykorzystaniu rozwiązań do modelowania predykcyjnego IBM. Co roku na świecie wytwarza się 2,7 miliona ton poliwęglanów. Służą one do produkcji różnych przedmiotów użytku domowego, takich jak płyty kompaktowe, opakowania, soczewki okularów czy smartfony.
Jednak z czasem poliwęglany ulegają rozkładowi, podczas którego uwalnia się bisfenol A (BPA). Istnieją obawy związane z wpływem tej substancji na mózg i dlatego w 2008 r. w Stanach Zjednoczonych wycofano ze sklepów poliwęglanowe butelki do karmienia dzieci.
Problem zagospodarowania produktów z poliwęglanów i uwalniania BPA udało się rozwiązać naukowcom IBM pracującym w laboratorium w Almaden w San Diego. Wykorzystując odczynnik fluorowy, sól kwasu węglowego oraz ciepło, przetworzyli oni płytę CD w tworzywo sztuczne o wyższej odporności termicznej i chemicznej niż materiał, z którego została wykonana. W trakcie procesu doszło do zmiany struktury tworzywa oraz jego wytrzymałości, co powstrzymało rozkład i uwalnianie BPA.
– Unikamy konieczności składowaniu poliwęglanów na wysypiskach i jednocześnie jesteśmy w stanie przekształcić je w nowe tworzywo, wystarczająco mocne i bezpieczne, by produkować z niego urządzania do oczyszczania wody czy sprzęt medyczny. To zwycięstwo na wielu frontach – mówi dr Jeanette Garcia z IBM Research – Almaden.
Pracując nad odkryciem naukowcy z IBM nie tylko prowadzili eksperymenty w laboratorium, ale korzystali też z modelowania predykcyjnego. Komputery przewidziały m.in. jak zadziała sól kwasu węglowego zastosowana jako katalizator.
Wnioski i doświadczenia uzyskane w tym projekcie umożliwią ulepszenie systemów kognitywnych wykorzystywanych w obszarze badań materiałowych. Pracujący w IBM Research Frontiers Institute naukowcy łączą wiedzę z obszaru informatyki, polimerów oraz innych materiałów, tworząc systemy zdolne do wydobywania, porządkowania i analizowania danych oraz wyciągania z nich wniosków. Pozwolą one na identyfikowanie wzorców zachodzących w procesach chemicznych, co przyspieszy nowe odkrycia. Obecnie ma to miejsce w branży farmaceutycznej, gdzie naukowcy wykorzystują system IBM Watson Discovery Advisor w poszukiwaniu nowych związków chemicznych do zastosowania w lekach.