الوجبات الجاهزة الرئيسية
- وصف الباحثون طريقة تستخدم الذكاء الاصطناعي للعثور على مركبات أرضية نادرة جديدة.
- توجد مركبات الأرض النادرة في العديد من المنتجات عالية التقنية مثل الهواتف المحمولة والساعات والأجهزة اللوحية.
- يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على العديد من المجالات التي تكون فيها المشاكل معقدة للغاية بحيث لا يستطيع العلماء تطوير حلول تقليدية عن طريق الرياضيات أو محاكاة الفيزياء المعروفة.
طريقة جديدة للعثور على مركبات الأرض النادرة باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن تؤدي إلى اكتشافات تحدث ثورة في الإلكترونيات الشخصية ، كما يقول الخبراء.
قام باحثون من مختبر أميس وجامعة تكساس إيه آند إم بتدريب نموذج التعلم الآلي (ML) لتقييم استقرار مركبات الأرض النادرة. للعناصر الأرضية النادرة استخدامات عديدة ، بما في ذلك تقنيات الطاقة النظيفة وتخزين الطاقة والمغناطيس الدائم.
"المركبات الجديدة قد تمكن التقنيات المستقبلية التي لا يمكننا حتى فهمها حتى الآن ،" قال ياروسلاف مودريك ، مشرف المشروع ، لـ Lifewire في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
العثور على المعادن
لتحسين البحث عن مركبات جديدة ، استخدم العلماء التعلم الآلي ، وهو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) مدفوعًا بخوارزميات الكمبيوتر التي تتحسن من خلال استخدام البيانات والخبرة. استخدم الباحثون أيضًا الفحص عالي الإنتاجية ، وهو مخطط حسابي يسمح للباحثين باختبار مئات النماذج بسرعة. تم وصف عملهم في ورقة بحثية حديثة نُشرت في Acta Materialia.
قبل الذكاء الاصطناعي ، كان اكتشاف المواد الجديدة يعتمد بشكل أساسي على التجربة والخطأ ، كما قال براشانت سينغ ، أحد أعضاء الفريق ، في رسالة بريد إلكتروني إلى Lifewire.يتيح الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للباحثين استخدام قواعد بيانات المواد والتقنيات الحسابية لتعيين كل من الاستقرار الكيميائي والخصائص الفيزيائية للمركبات الجديدة والحالية.
"على سبيل المثال ، قد يستغرق نقل المواد المكتشفة حديثًا من معمل إلى سوق ما بين 20 و 30 عامًا ، ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة تسريع هذه العملية بشكل كبير عن طريق محاكاة خصائص المواد على أجهزة الكمبيوتر قبل أن تطأ قدمك في المختبر ،" سينغ قال
يُحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في طريقة تفكيرنا في حل العديد من هذه المشكلات المعقدة عالية الأبعاد ، ويفتح طريقة جديدة للتفكير في الفرص المستقبلية.
يتفوق الذكاء الاصطناعي على الأساليب القديمة لإيجاد مركبات جديدة ، كما قال جوشوا إم بيرس ، كرسي جون إم تومسون في تكنولوجيا المعلومات والابتكار في جامعة ويسترن ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني.
"إن عدد المركبات المحتملة ، والتركيبات ، والمواد المركبة ، والمواد الجديدة أمر مذهل" ، أضاف. "بدلاً من قضاء الوقت والمال في إنشاء وفحص كل تطبيق لتطبيق معين ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في توقع المواد ذات الخصائص المفيدة.ثم يمكن للعلماء تركيز جهودهم"
قال Markus J. Buehler ، أستاذ الهندسة في McAfee في MIT ، في مقابلة عبر البريد الإلكتروني أن الورقة الجديدة تُظهر قوة استخدام التعلم الآلي.
قال بوهلر"إنها طريقة مميزة بشكل كبير لتحقيق مثل هذه الاكتشافات أكثر مما كنا قادرين على القيام به سابقًا - أصبحت الاكتشافات الآن أسرع وأكثر كفاءة ويمكن أن تكون أكثر استهدافًا للتطبيقات". "المثير في العمل الذي قام به سينغ وآخرون هو أنهم يجمعون بين أدوات المواد المتطورة (النظرية الوظيفية للكثافة ، طريقة لحل المشكلات الكمية) مع أدوات المعلوماتية المادية. إنها بالتأكيد طريقة يمكن تطبيقها على العديد من تصميم المواد الأخرى مشاكل."
احتمالات لا نهاية لها
توجد مركبات الأرض النادرة في العديد من المنتجات عالية التقنية مثل الهواتف المحمولة والساعات والأجهزة اللوحية. على سبيل المثال ، في شاشات العرض ، تتم إضافة هذه المركبات لمنح المواد خصائص بصرية عالية الاستهداف. يتم استخدامها أيضًا في كاميرا هاتفك الخلوي.
قال بوهلر"إنها ، بطريقة ما ، نوع من المواد العجيبة التي تعمل كعنصر مهم في الحضارة الحديثة". "ومع ذلك ، هناك تحديات في كيفية تعدينها وكيفية توفيرها. ومن ثم ، نحتاج إلى استكشاف طرق أفضل لاستخدامها بشكل أكثر فعالية أو لاستبدال الوظائف بمجموعات جديدة من المواد البديلة."
ليست المركبات المعدنية وحدها هي التي يمكنها الاستفادة من نهج التعلم الآلي الذي استخدمه مؤلفو الورقة البحثية الجديدة. قال بويلر إنه يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات التي تكون فيها المشاكل معقدة للغاية بحيث لا يستطيع العلماء تطوير حلول تقليدية عن طريق الرياضيات أو محاكاة الفيزياء المعروفة.
"بعد كل شيء ، ليس لدينا بعد النماذج الصحيحة لربط بنية المادة بخصائصها" ، أضاف. "أحد المجالات في علم الأحياء ، وتحديداً طي البروتين. لماذا تؤدي بعض البروتينات ، بعد حدوث تغيير جيني صغير ، إلى المرض؟ كيف يمكننا تطوير مركبات كيميائية جديدة لعلاج المرض أو تطوير عقاقير جديدة؟"
وقال بويلراحتمال آخر هو إيجاد طريقة لتحسين أداء الخرسانة لتقليل تأثير الكربون. على سبيل المثال ، يمكن ترتيب الهندسة الجزيئية للمادة بشكل مختلف لجعل المواد أكثر فاعلية بحيث يكون لدينا قوة أكبر مع استخدام أقل للمواد وأن تدوم المواد لفترة أطول.
وأضاف"الذكاء الاصطناعي يُحدث ثورة في طريقة تفكيرنا في حل العديد من هذه المشكلات المعقدة عالية الأبعاد ، ويفتح طريقة جديدة للتفكير في الفرص المستقبلية". "نحن فقط في بداية وقت مثير."
