(SeaPRwire) – لقد استخدم الباحثون في شركة جوجل ديبمايند الاصطناعي للتنبؤ بهياكل أكثر من 2 مليون مادة جديدة، في اختراق يمكن أن يكون له تأثير واسع النطاق في قطاعات مثل الطاقة المتجددة والحوسبة.
قامت ديبمايند بتقييم 381،000 من الهياكل البلورية الـ 2.2 مليون التي يتنبأ بها نموذجها أنها ستكون الأكثر استقرارًا.
يزيد هذا الاختراق بعشرة أضعاف عدد المواد المعروفة المستقرة. على الرغم من أنه مازال من الضروري توليف واختبار هذه المواد، وهي خطوات يمكن أن تستغرق أشهرًا أو حتى سنوات، إلا أنه من المتوقع أن يسرع هذا التطور من اكتشاف المواد الجديدة التي ستكون مطلوبة في تطبيقات مثل تخزين الطاقة والخلايا الشمسية ورقائق الموصلات فائقة التوصيل.
“بينما تلعب المواد دورًا حاسمًا في أي تكنولوجيا تقريبًا، فإننا كبشر لا نعرف سوى بضع عشرات الآلاف من المواد المستقرة”، يقول إيكين دوغوس كوبوك، عالم بحوث كبير في جوجل برين، الذي عمل على أداة الذكاء الاصطناعي في ديبمايند المعروفة باسم شبكات الرسم البياني لاستكشاف المواد (GNoME). ويصبح هذا الرقم أصغر بكثير عند النظر في أي مواد مناسبة لتكنولوجيات محددة، كما أوضح كوبوك للصحفيين في مؤتمر صحفي يوم 28 نوفمبر.
لم تتشكل المواد الصلبة المستقرة إلا من خلال تركيبات معينة من العناصر حيث تتفاعل لتشكيل أجسام صلبة – إذا لم تكن روابط بين ذراتها المكونة قوية بما فيه الكفاية، فسوف تتحلل الحالة الصلبة تلقائيًا. وعادةً ما تكتشف المواد الجديدة المستقرة من خلال المحاولة والخطأ عن طريق إجراء تغييرات تدريجية على المواد المعروفة أو خلط العناصر معًا وفقًا لمبادئ مشتقة من مجال الكيمياء الصلبة. وغالبًا ما يكون هذا الإجراء مكلفًا ويمكن أن يستغرق أشهرًا – حيث أسفرت التجربة البشرية عن هياكل 20،000 مادة مستقرة حتى الآن.
تمت محاولات التنبؤ الحسابي بمواد جديدة في الماضي، وبشكل أكثر أهمية من قبل مشروع المواد، وهو مشروع بحثي متعدد الجنسيات أسسته كريستين بيرسون في مختبر لورانس بيركلي الوطني. وقد أسفرت هذه الجهود حتى الآن عن مواد إضافية 28،000 مادة مستقرة.
تم تدريب GNoME باستخدام بيانات عن هياكل المواد واستقراريتها من مشروع المواد. ثم قام الباحثون بتوجيه GNoME لاقتراح هياكل جديدة اعتبرها نموذجها ستكون مستقرة على الأرجح. تم استخدام تقنيات حسابية معتمدة لتقييم استقرارية المواد التي أنتجها GNoME بدقة أكبر. تم إعادة تغذية هذه البيانات ذات الجودة العالية إلى GNoME، مما زاد من دقة تنبؤه بالاستقرار.
أضافت جوجل ديبمايند 381،000 من المواد الأكثر احتمالاً للاستقرار من إجمالي 2.2 مليون مادة محتملة للاستقرار التي تنبأ بها إلى قاعدة بيانات ICSD – مما يزيد بعشرة أضعاف عدد المواد المعروفة المتوقع أن تكون مستقرة. لاختبار ما إذا كانت المواد التي يتنبأ بها GNoME ستكون مستقرة حقًا، شركاء ديبمايند مع الباحثين الخارجيين الذين نجحوا في توليف 736 منها بنجاح.
من بين 381،000 مادة كان هناك 528 موصل ليثيوم محتمل قد يستخدم في البطاريات، و52،000 مركب طبقي جديد له هيكل مماثل للجرافين، مفتوحة الإمكانية أن بعضها قد يكون أساسًا لمواد موصلة فائقة جديدة. “نحن نؤمن أن بعض هذه سيتم إنتاجها في المختبر، مما سيؤدي ربما إلى تطبيقات مثيرة للغاية”، قال كوبوك.
يعطي التنبؤ بما إذا كانت الهيكل البلوري مرشحًا للاستقرار علماء المواد أهدافًا أكثر للسعي وراءها، لاحظ كوبوك. ولكن هذا لا يزال يترك العديد من المراحل المستهلكة للوقت قبل أن تصبح المادة مفيدة: توليف المادة، واختبار ما إذا كانت تظهر خصائص مفيدة مثل التوصيل، وتصميم طرق توليف على نطاق أوسع.
يعمل الباحثون في مختبر لورانس بيركلي الوطني على تسريع خطوة التوليف. تعمل الأتومات المختبرية آليًا 24 ساعة في اليوم، 7 أيام في الأسبوع لمدة 17 يومًا لمحاولة توليف 58 من المواد التي تنبأ بها GNoME، حيث نجحت في 41 حالة. عادةً، يمكن أن يستغرق توليف مادة ستة أشهر أو حتى سنوات، قال كوبوك.
“هذا هو المستقبل – التصميم الذاتي للمواد باستخدام الحواسيب، ولكن أيضًا إنتاجها ذاتيًا باستخدام هذه المختبرات الروبوتية والتعلم من العملية”، قالت بيرسون في المؤتمر الصحفي.
بالإضافة إلى التنبؤ بدقة بما إذا كانت المادة ستكون مستقرة، يمكن لـ GNoME التنبؤ أيضًا بما إذا كانت ستعمل كموصل يوني فعال – وهي خاصية مهمة للبطاريات. يبدو الباحثون في جوجل ديبمايند متفائلين بأن أدوات الذكاء الاصطناعي المستقبلية ستكون قادرة على التنبؤ بخصائص أخرى مفيدة. “عندما يتدرب نماذج التعلم الآلي على كميات كبيرة من البيانات، فإنها تتعلم جوانب مثيرة للاهتمام من ميكانيكا الكم، وتستطيع التعميم والتنبؤ بأشياء لم تتدرب عليها مطلقًا”، قال كوبوك. “وهذا ما يجعلنا متحمسين للغاية بشأن تحدياتنا القادمة، مثل التنبؤ بإمكانية التوليف.”
يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.
القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية
يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى.
إن اختراق GNoME هو ببساطة آخر ما حققته جوجل ديبمايند، التي أنتجت سابقًا أداة التنبؤ بهيكل البروتين ألفافولد، وأداة تصفية
