Des scientifiques ont développé une méthode novatrice pour identifier la composition chimique des sels. Cette approche, basée sur l’intelligence artificielle, ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l’analyse chimique et pourrait révolutionner de nombreux secteurs, de l’exploration spatiale à la médecine.
Les chercheurs du Département de Chimie et de Biochimie de l’Université d’État de Floride ont mis au point une méthode d’analyse chimique inédite. Leur approche utilise les motifs formés par une solution saline séchée pour entraîner un algorithme d’apprentissage automatique capable d’identifier la composition chimique de différents sels.
Oliver Steinbock, professeur de chimie à l’Université d’État de Floride, explique : «Nous prenons des empreintes chimiques de différents sels. Si l’on pense au chlorure de sodium, ou sel de table par exemple, parmi tous les échantillons de ce type, ils ont toujours un aspect similaire. Il existe des différences d’un échantillon à l’autre, mais tous les exemples sont suffisamment distincts des autres types pour que nous puissions déterminer de quel type de sel il s’agit.»
Un processus complexe de formation des motifs salins
Lorsqu’une solution saline sèche, de nombreuses forces entrent en jeu. Les chimistes ont étudié comment le mouvement des fluides, la croissance des cristaux, les facteurs environnementaux et d’autres processus interagissent pour déterminer le motif du dépôt. Les chercheurs de l’Université d’État de Floride ont abordé le problème dans la direction opposée : si on leur présentait un motif d’une gouttelette de solution séchée, pourraient-ils déterminer de quel type de sel il s’agissait ?
Pour réaliser cette prouesse, les chercheurs ont enregistré 7 500 photographies de 42 types de taches de sel différents. À l’aide d’une nouvelle approche logicielle, ils ont traduit chaque image en 16 paramètres pouvant être rapidement analysés par des méthodes d’apprentissage automatique. Ces paramètres capturent des caractéristiques telles que la surface du dépôt, sa compacité et sa texture.
Chaque image a été traduite en chiffres qui encodent de manière subtile l’arrangement des minuscules cristaux en anneaux, aiguilles et formes ressemblant à des feuilles.
G : Image au microscope du sulfite de sodium. D : Image au microscope du sulfate de sodium (avec l’aimable autorisation d’Oliver Steinbock)
Des résultats et des applications potentielles multiples
Pour tester la capacité de leur programme à prédire la composition, les chercheurs ont analysé des images supplémentaires qui ne faisaient pas partie de l’ensemble de données initial. Ces programmes ont réussi à identifier le sel correct dans 90% des tentatives.
La capacité à fournir rapidement des informations sur la composition chimique d’un échantillon à partir d’une photographie offre de nombreuses applications potentielles. Par exemple, équiper un rover explorant une autre planète d’un laboratoire de chimie complet serait difficile et coûteux, mais une caméra offre une alternative peu coûteuse et légère. D’autres scénarios, tels que le test de matériaux pour la sécurité en laboratoire, le dépistage rapide de drogues suspectées ou l’analyse sanguine à faible coût dans des endroits sans accès aux hôpitaux, offrent d’autres applications potentielles.
Un autre avantage de cette approche réside dans le fait qu’elle ne nécessite qu’une quantité infime de matière. Avec seulement quelques milligrammes qui composent un dépôt de sel, les utilisateurs pourraient comprendre ce qu’ils manipulent probablement et éclairer leurs décisions sur la manière de procéder.
Bruno Batista, chercheur principal dans le laboratoire de Steinbock et auteur principal de l’article, souligne : «Si vous voulez avoir une idée approximative de ce qu’est cette tache ou ce déversement sur une paillasse de laboratoire, vous pourriez utiliser cette méthode comme une analyse préliminaire et rapide.»
Article : 10.1073/pnas.2405963121
