מזונות חשובים
- חוקרים תיארו שיטה המשתמשת בבינה מלאכותית כדי למצוא תרכובות חדשות של אדמה נדירה.
- תרכובות אדמה נדירות נמצאות במוצרי היי-טק רבים כמו טלפונים סלולריים, שעונים וטאבלטים.
- AI ניתן ליישם בתחומים רבים שבהם הבעיות כל כך מורכבות עד שמדענים לא יכולים לפתח פתרונות קונבנציונליים באמצעות מתמטיקה או סימולציות של פיזיקה ידועה.
שיטה חדשה למציאת תרכובות אדמה נדירות באמצעות בינה מלאכותית עשויה להוביל לתגליות שחולל מהפכה בתחום האלקטרוניקה האישית, אומרים מומחים.
חוקרים ממעבדת איימס ומאוניברסיטת טקסס A&M הכשירו מודל למידת מכונה (ML) להערכת היציבות של תרכובות אדמה נדירות. ליסודות אדמה נדירים יש שימושים רבים, כולל טכנולוגיות אנרגיה נקייה, אחסון אנרגיה ומגנטים קבועים.
"תרכובות חדשות עשויות לאפשר טכנולוגיות עתידיות שאנחנו אפילו לא יכולים להבין עדיין", אמר ירוסלב מודריק, מפקח הפרויקט, ל-Lifewire בראיון באימייל.
למצוא מינרלים
כדי לשפר את החיפוש אחר תרכובות חדשות, מדענים השתמשו בלמידת מכונה, צורה של בינה מלאכותית (AI) המונעת על ידי אלגוריתמי מחשב המשתפרים באמצעות שימוש וניסיון בנתונים. החוקרים השתמשו גם בסריקה בתפוקה גבוהה, תכנית חישובית המאפשרת לחוקרים לבדוק מאות מודלים במהירות. עבודתם תוארה במאמר שפורסם לאחרונה ב-Acta Materialia.
לפני AI, גילוי חומרים חדשים התבסס בעיקר על ניסוי וטעייה, אמר פראשנט סינג, אחד מחברי הצוות, באימייל ל-Lifewire.בינה מלאכותית ולמידת מכונה מאפשרות לחוקרים להשתמש במסדי נתונים של חומרים ובטכניקות חישוביות כדי למפות הן יציבות כימית והן תכונות פיזיקליות של תרכובות חדשות וקיימות.
"לדוגמה, העברת חומר חדש שהתגלה ממעבדה לשוק עשויה להימשך 20-30 שנה, אבל AI/ML יכול להאיץ את התהליך הזה באופן משמעותי על ידי הדמיית תכונות החומר במחשבים לפני שתדרוך למעבדה," סינג אמר.
AI מחולל מהפכה בדרך שבה אנו חושבים על פתרון רבות מהבעיות המורכבות בממדים גבוהים אלה, והיא פותחת דרך חדשה לחשוב על הזדמנויות עתידיות.
AI מנצח שיטות ישנות יותר למציאת תרכובות חדשות, אמר ג'ושוע מ. פירס, הקתדרה לטכנולוגיית מידע וחדשנות של ג'ון מ. תומפסון באוניברסיטת ווסטרן, בראיון באימייל.
"מספר התרכובות הפוטנציאליות, השילובים, הרכיבים המרוכבים והחומרים החדשים הוא מדהים", הוסיף. "במקום לקחת את הזמן והכסף לייצר ולסנן כל אחד מהם עבור יישום ספציפי, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית כדי לעזור לחזות חומרים בעלי תכונות שימושיות.אז מדענים יכולים למקד את מאמציהם."
מרקוס ג'יי בוהלר, הפרופסור להנדסה של מקאפי ב-MIT, אמר בראיון בדוא ל שהמאמר החדש מראה את הכוח של שימוש למידת מכונה.
"זו דרך נבדלת בצורה דרמטית לגלות תגליות כאלה ממה שהצלחנו לעשות בעבר - הגילויים הם כעת מהירים יותר, יעילים יותר ויכולים להיות ממוקדים יותר ליישומים", אמר בוהלר. "מה שמרגש בעבודה של Singh וחב' הוא שהם משלבים כלי חומר חדשניים (תאוריית פונקציונליות צפיפות, דרך לפתור בעיות קוונטיות) עם כלים של אינפורמטיקה של חומרים. זו בהחלט דרך שניתן ליישם בעיצוב חומרים רבים אחרים. בעיות."
אפשרויות אינסופיות
תרכובות אדמה נדירות נמצאות במוצרי היי-טק רבים כמו טלפונים סלולריים, שעונים וטאבלטים. לדוגמה, בתצוגות, תרכובות אלו מתווספות כדי להעניק לחומרים תכונות אופטיות ממוקדות במיוחד. הם משמשים גם במצלמה של הטלפון הסלולרי שלך.
"הם, בדרך כלשהי, מעין חומר פלא המשמש מרכיב חשוב בציוויליזציה המודרנית", אמר בוהלר. "עם זאת, ישנם אתגרים באופן שבו הם נכרים ובאופן שבו הם מסופקים. לפיכך, עלינו לחקור דרכים טובות יותר להשתמש בהם בצורה יעילה יותר או להחליף את הפונקציות בשילובים חדשים של חומרים חלופיים."
לא רק תרכובות מינרלים יכולות להפיק תועלת מגישת למידת המכונה בה משתמשים מחברי המאמר החדש. ניתן ליישם בינה מלאכותית בתחומים רבים שבהם הבעיות כה מורכבות עד שמדענים אינם יכולים לפתח פתרונות קונבנציונליים באמצעות מתמטיקה או סימולציות של פיזיקה ידועה, אמר בוהלר.
"אחרי הכל, עדיין אין לנו את המודלים הנכונים לקשור בין מבנה החומר לתכונותיו", הוסיף. "תחום אחד הוא בביולוגיה, במיוחד קיפול חלבונים. מדוע חלבונים מסוימים, לאחר שינוי גנטי קטן, מובילים למחלות? איך נוכל לפתח תרכובות כימיות חדשות לטיפול במחלות או לפתח תרופות חדשות?"
אפשרות נוספת היא למצוא דרך לשפר את הביצועים של בטון כדי להפחית את השפעת הפחמן שלו, אמר בוהלר. לדוגמה, הגיאומטריה המולקולרית של החומר יכולה להיות מסודרת אחרת כדי להפוך את החומרים ליעילים יותר, כך שיהיה לנו יותר חוזק עם פחות שימוש בחומרים ושהחומרים מחזיקים מעמד זמן רב יותר.
"AI מחולל מהפכה באופן שבו אנו חושבים על פתרון רבות מהבעיות המורכבות הללו במימד גבוה, והיא פותחת דרך חדשה לחשוב על הזדמנויות עתידיות", הוסיף. "אנחנו רק בתחילתה של תקופה מרגשת."
