由于新的计算模型的发展，博士后研究员米格尔卡罗正在与阿尔托大学的研究人员合作定制碳表面。他们正与剑桥大学的加博尔恰尼教授和沃尔克德林格博士合作。
阿尔托大学的Tomilau Rilla教授解释说：“这是我们第一次能够识别碳表面的化学特征，并更好地理解我们如何为特定目的准备它们。
定制碳表面的潜在应用非常广泛，包括保护涂层、汽车零件、生物医学涂层和生物传感器。然而，要实现这些发展，仍然需要详细的原子级知识来了解碳表面的结构以及如何对其进行修饰。
无定形碳(也称为类金刚石碳)中每个原子的局部环境略有不同。这意味着相邻原子的数量，以及它们之间的距离和角度将是不同的，这给定制这些表面的搜索带来了巨大的挑战。
新的计算模型最终使研究人员能够识别各种局部原子环境，并根据它们的特征对它们进行分类。研究小组还计算了不同程度的强度，不同的基团——氢、醇(羟基)和氧——会附着在表面位置。有些债券自然比其他债券好。因为关于表面结构的新信息可以被结合到“再训练”中，并且模型可以被改进，所以基于先前的结果预测仍然未知的表面属性是可能的。
通过计算，我们现在不仅可以在原子水平上探索物质表面的外观，还可以在分析中看到它们如何与其他物质相互作用，并知道由于这种相互作用在这些表面上形成的化学基团的类型。Laurila解释说，我们仍在研究需要什么样的表面来优化与我们想要检测的分子(如过氧化氢)的相互作用。
换句话说，这些基于密度泛函理论和机器学习的模拟模型告诉我们可以开发什么类型的结构——以及如何针对特定应用优化这些结构。
“未来，我们将能够生产定制的碳表面，例如用于医疗传感器的碳表面，可用于实时监控患者血液中特定药物的浓度。追踪患者特异性生物标志物的变化可能是改进目前使用的治疗方法的关键，或者帮助我们比以前更早地识别许多常见疾病爆发的风险，”Laurila说。
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