Hybridní kovové nanočástice jsou slibné pro celou řadu rozmanitých aplikací počínaje katalýzou a nanoelektronikou až po nanomedicínu a biologické zobrazování. Takové nanočástice tvoří kovové jádro, které je obaleno vrstvou molekul. Jejich funkčnost obvykle do značné míry závisí na detailní atomární struktuře.
Strukturu hybridních nanočástic je do určité míry možné pozorovat elektronovým mikroskopem s vysokým rozlišením, který zobrazí 3D atomární strukturu kovového jádra. Molekulární vrstva se ale skládá z lehkých atomů, jako je uhlík, dusík nebo kyslík a ty elektronový mikroskop nedetekuje. To představuje příležitost pro umělé inteligence a algoritmy strojového učení.
Badatelé výzkumného centra Nanoscience Center and Faculty of Information Technology finské University of Jyväskylä nedávno vyvinuli umělou inteligenci, která je užitečná při analýze funkčnosti hybridních nanočástic. Tato inteligence využívá dříve publikované údaje o struktuře podobných nanočástic a učí se na nich předpovídat strukturu hybridních nanočástic, především pokud jde o vazebná místa molekul obalu na rozhraní mezi kovovým jádrem a obalem. Dotyčnou umělou inteligenci je v principu možné využít na každou nanometrovou strukturu, která se skládá z kovu a molekul a k níž jsou dostupné nějaké dřívější informace o detailní struktuře.
Teď by měla přijít na řadu další umělá inteligence, která bude předpovídat a analyzovat interakce hybridních nanočástic s okolím. S její pomocí bude možné zkoumat vzájemné interakce těchto hybridních kovových nanočástic nebo třeba schopnost těchto nanočástic navázat rozmanité molekuly, včetně léčiv či barviv, a pak je dopravit na místo určení.