მთავარი წაღებები
- მკვლევარებმა აღწერა მეთოდი, რომელიც იყენებს ხელოვნურ ინტელექტს ახალი იშვიათი დედამიწის ნაერთების მოსაძებნად.
- იშვიათი დედამიწის ნაერთები გვხვდება ბევრ მაღალტექნოლოგიურ პროდუქტში, როგორიცაა მობილური ტელეფონები, საათები და ტაბლეტები.
- AI შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბევრ სფეროში, სადაც პრობლემები იმდენად რთულია, რომ მეცნიერებს არ შეუძლიათ განავითარონ ჩვეულებრივი გადაწყვეტილებები მათემატიკის ან ცნობილი ფიზიკის სიმულაციების საშუალებით.
ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით იშვიათი დედამიწის ნაერთების აღმოჩენის ახალ მეთოდს შეუძლია მიგვიყვანოს აღმოჩენებამდე, რომელმაც რევოლუცია მოახდინა პერსონალურ ელექტრონიკაში, ამბობენ ექსპერტები.
ეიმსის ლაბორატორიისა და ტეხასის A&M უნივერსიტეტის მკვლევარებმა მოამზადეს მანქანური სწავლის (ML) მოდელი იშვიათი დედამიწის ნაერთების სტაბილურობის შესაფასებლად. იშვიათ დედამიწის ელემენტებს მრავალი გამოყენება აქვთ, მათ შორის სუფთა ენერგიის ტექნოლოგიები, ენერგიის შენახვა და მუდმივი მაგნიტები.
"ახალმა ნაერთებმა შეიძლება გაააქტიუროს მომავალი ტექნოლოგიები, რომელთა გააზრებაც ჯერ არ შეგვიძლია", - განუცხადა პროექტის ხელმძღვანელმა იაროსლავ მუდრიკმა, Lifewire-ს ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში.
მინერალების პოვნა
ახალი ნაერთების ძიების გასაუმჯობესებლად, მეცნიერებმა გამოიყენეს მანქანური სწავლება, ხელოვნური ინტელექტის (AI) ფორმა, რომელსაც ხელმძღვანელობს კომპიუტერული ალგორითმები, რომლებიც უმჯობესდება მონაცემთა გამოყენებისა და გამოცდილების მეშვეობით. მკვლევარებმა ასევე გამოიყენეს მაღალი წარმადობის სკრინინგი, გამოთვლითი სქემა, რომელიც მკვლევარებს საშუალებას აძლევს სწრაფად გამოსცადონ ასობით მოდელი. მათი ნამუშევარი აღწერილი იყო Acta Materialia-ში გამოქვეყნებულ ბოლო ნაშრომში.
AI-მდე ახალი მასალების აღმოჩენა ძირითადად ცდასა და შეცდომებზე იყო დაფუძნებული, თქვა პრაშანტ სინგმა, გუნდის ერთ-ერთმა წევრმა Lifewire-ს ელფოსტაში.ხელოვნური ინტელექტი და მანქანათმცოდნეობა საშუალებას აძლევს მკვლევარებს გამოიყენონ მასალების მონაცემთა ბაზები და გამოთვლითი ტექნიკა ახალი და არსებული ნაერთების ქიმიური სტაბილურობისა და ფიზიკური თვისებების გამოსასახად.
"მაგალითად, ახლად აღმოჩენილი მასალის ლაბორატორიიდან ბაზარზე გადატანას შეიძლება 20-30 წელი დასჭირდეს, მაგრამ AI/ML-ს შეუძლია მნიშვნელოვნად დააჩქაროს ეს პროცესი კომპიუტერებზე მასალის თვისებების სიმულაციის გზით, სანამ ფეხს დადგამთ ლაბორატორიაში, " სინგ თქვა.
AI რევოლუციას ახდენს იმაზე, თუ როგორ ვფიქრობთ ბევრი ამ მაღალგანზომილებიანი რთული პრობლემის გადაჭრაზე და ხსნის ახალ გზას მომავალ შესაძლებლობებზე ფიქრისთვის.
AI აჯობა ძველ მეთოდებს ახალი ნაერთების საპოვნელად, თქვა ჯოშუა მ. პირსმა, დასავლეთის უნივერსიტეტის ინფორმაციული ტექნოლოგიებისა და ინოვაციების განყოფილების ჯონ ტომპსონის კათედრაზე..
"პოტენციური ნაერთების, კომბინაციების, კომპოზიტებისა და ახალი მასალების რაოდენობა დამაფიქრებელია," დასძინა მან. იმის ნაცვლად, რომ დახარჯოთ დრო და ფული თითოეული კონკრეტული აპლიკაციის შესაქმნელად და სკრინინგისთვის, AI შეიძლება გამოყენებულ იქნას სასარგებლო თვისებების მქონე მასალების პროგნოზირებისთვის.შემდეგ მეცნიერებს შეუძლიათ თავიანთი ძალისხმევის ფოკუსირება."
Markus J. Buehler, McAfee-ის ინჟინერიის პროფესორმა MIT-ში, თქვა ელექტრონული ფოსტის ინტერვიუში, რომ ახალი ნაშრომი აჩვენებს მანქანათმცოდნეობის გამოყენების ძალას.
"ეს დრამატულად განსხვავებული გზაა ასეთი აღმოჩენების გასაკეთებლად, ვიდრე ის, რისი გაკეთებაც ადრე შეგვეძლო - აღმოჩენები ახლა უფრო სწრაფი, ეფექტური და შეიძლება იყოს უფრო მიზანმიმართული აპლიკაციებისთვის", - თქვა ბიულერმა. "სინგჰ და სხვების ნაშრომში საინტერესოა ის, რომ ისინი აერთიანებენ უახლესი მასალების ხელსაწყოებს (სიმკვრივის ფუნქციონალური თეორია, კვანტური პრობლემების გადაჭრის გზა) მატერიალური ინფორმატიკის ინსტრუმენტებთან. ეს ნამდვილად არის გზა, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მრავალი სხვა მასალის დიზაინში. პრობლემები."
უსასრულო შესაძლებლობები
იშვიათი დედამიწის ნაერთები გვხვდება ბევრ მაღალტექნოლოგიურ პროდუქტში, როგორიცაა მობილური ტელეფონები, საათები და ტაბლეტები. მაგალითად, ეკრანებზე, ამ ნაერთებს ემატება მაღალი მიზნობრივი ოპტიკური თვისებების მქონე მასალები. ისინი ასევე გამოიყენება თქვენი მობილურის კამერაში.
"ისინი, გარკვეულწილად, არის ერთგვარი გასაოცარი მასალა, რომელიც ემსახურება როგორც მნიშვნელოვან ელემენტს თანამედროვე ცივილიზაციაში", - თქვა ბიულერმა. "თუმცა, არის გამოწვევები, თუ როგორ ხდება მათი მოპოვება და მათი მიწოდება. აქედან გამომდინარე, ჩვენ უნდა გამოვიკვლიოთ უკეთესი გზები, რათა გამოვიყენოთ ისინი უფრო ეფექტურად ან შევცვალოთ ფუნქციები ალტერნატიული მასალების ახალი კომბინაციებით."
მხოლოდ მინერალურ ნაერთებს არ შეუძლიათ ისარგებლონ მანქანური სწავლის მიდგომით, რომელსაც იყენებენ ახალი ნაშრომის ავტორები. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება შესაძლებელია ბევრ სფეროში, სადაც პრობლემები იმდენად რთულია, რომ მეცნიერებს არ შეუძლიათ ჩვეულებრივი გადაწყვეტილებების შექმნა მათემატიკის ან ცნობილი ფიზიკის სიმულაციების საშუალებით, თქვა ბიულერმა.
"ბოლოს და ბოლოს, ჩვენ ჯერ არ გვაქვს სწორი მოდელები, რომ დააკავშიროთ მასალის სტრუქტურა მის თვისებებთან," დასძინა მან. "ერთი სფეროა ბიოლოგიაში, კონკრეტულად ცილების დასაკეცი. რატომ იწვევს ზოგიერთ ცილას, მცირე გენეტიკური ცვლილების შემდეგ, დაავადებამდე? როგორ შეგვიძლია განვავითაროთ ახალი ქიმიური ნაერთები დაავადების სამკურნალოდ ან ახალი წამლების შესაქმნელად?"
კიდევ ერთი შესაძლებლობა არის ბეტონის მუშაობის გაუმჯობესების გზების პოვნა ნახშირბადის ზემოქმედების შესამცირებლად, თქვა ბიულერმა. მაგალითად, მასალის მოლეკულური გეომეტრია შეიძლება განსხვავებულად იყოს მოწყობილი, რათა მასალები უფრო ეფექტური გახდეს, რათა უფრო მეტი სიმტკიცე გვქონდეს ნაკლები მასალის გამოყენებისას და რომ მასალები უფრო დიდხანს გაგრძელდეს.
"AI არის რევოლუცია, თუ როგორ ვფიქრობთ ჩვენ ბევრი ამ მაღალი განზომილებიანი რთული პრობლემის გადაჭრაზე და ის ხსნის ახალ გზას მომავალ შესაძლებლობებზე ფიქრისთვის," დასძინა მან. "ჩვენ მხოლოდ ამაღელვებელი დროის დასაწყისში ვართ."
