Ključni izsledki
- Raziskovalci so opisali metodo, ki uporablja AI za iskanje novih spojin redkih zemelj.
- Spojine redkih zemelj najdemo v številnih visokotehnoloških izdelkih, kot so mobilni telefoni, ure in tablice.
- Umetno inteligenco je mogoče uporabiti na številnih področjih, kjer so problemi tako zapleteni, da znanstveniki ne morejo razviti običajnih rešitev z matematiko ali simulacijami znane fizike.
Nova metoda iskanja redkih zemeljskih spojin z uporabo umetne inteligence bi lahko vodila do odkritij, ki bi spremenila osebno elektroniko, pravijo strokovnjaki.
Raziskovalci iz laboratorija Ames in teksaške univerze A&M so usposobili model strojnega učenja (ML) za oceno stabilnosti spojin redkih zemelj. Elementi redkih zemelj imajo veliko uporab, vključno s tehnologijami čiste energije, shranjevanjem energije in trajnimi magneti.
»Nove spojine lahko omogočijo prihodnje tehnologije, ki si jih še ne moremo niti zamisliti,« je za Lifewire povedal Yaroslav Mudryk, nadzornik projekta, v intervjuju po elektronski pošti.
Iskanje mineralov
Za izboljšanje iskanja novih spojin so znanstveniki uporabili strojno učenje, obliko umetne inteligence (AI), ki jo poganjajo računalniški algoritmi, ki se izboljšujejo z uporabo podatkov in izkušnjami. Raziskovalci so uporabili tudi visoko zmogljiv pregled, računalniško shemo, ki raziskovalcem omogoča hitro testiranje na stotine modelov. Njihovo delo je bilo opisano v nedavnem članku, objavljenem v Acta Materialia.
Pred umetno inteligenco je odkrivanje novih materialov v glavnem temeljilo na poskusih in napakah, je dejal Prashant Singh, eden od članov ekipe, v elektronskem sporočilu za Lifewire. Umetna inteligenca in strojno učenje omogočata raziskovalcem uporabo baz podatkov o materialih in računalniških tehnik za preslikavo kemijske stabilnosti in fizikalnih lastnosti novih in obstoječih spojin.
"Na primer, prenos na novo odkritega materiala iz laboratorija na trg lahko traja 20-30 let, vendar lahko AI/ML znatno pospeši ta proces s simulacijo lastnosti materiala v računalnikih, preden stopi v laboratorij," Singh rekel.
Umetna inteligenca revolucionira naše razmišljanje o reševanju številnih teh visokodimenzionalnih zapletenih problemov in odpira nov način razmišljanja o prihodnjih priložnostih.
Umetna inteligenca premaga starejše metode za iskanje novih spojin, je v intervjuju po e-pošti dejal Joshua M. Pearce, predstojnik Johna M. Thompsona za informacijsko tehnologijo in inovacije na Western University.
"Število potencialnih spojin, kombinacij, kompozitov in novih materialov je osupljivo," je dodal. "Namesto da bi si vzeli čas in denar za izdelavo in pregled vsakega posebej za določeno aplikacijo, lahko AI uporabite za pomoč pri napovedovanju materialov z uporabnimi lastnostmi. Potem se lahko znanstveniki osredotočijo na svoja prizadevanja."
Markus J. Buehler, McAfeejev profesor inženiringa na MIT, je v intervjuju po elektronski pošti dejal, da novi članek prikazuje moč uporabe strojnega učenja.
"To je dramatično drugačen način za takšna odkritja od tistega, kar smo lahko storili prej - odkritja so zdaj hitrejša, učinkovitejša in jih je mogoče bolj ciljati na aplikacije," je dejal Buehler. "Pri delu Singha in drugih je vznemirljivo to, da združujejo vrhunska orodja za materiale (teorija funkcij gostote, način za reševanje kvantnih problemov) z orodji materialne informatike. To je vsekakor način, ki ga je mogoče uporabiti pri oblikovanju mnogih drugih materialov težave."
Neskončne možnosti
Spojine redkih zemelj najdemo v številnih visokotehnoloških izdelkih, kot so mobilni telefoni, ure in tablice. Na primer, v zaslonih so te spojine dodane, da bi materialom dali visoko ciljane optične lastnosti. Uporabljajo se tudi v fotoaparatu vašega mobilnega telefona.
"So na nek način nekakšen čudežni material, ki služi kot pomemben element sodobne civilizacije," je dejal Buehler. "Vendar obstajajo izzivi v tem, kako se izkopavajo in kako se dobavljajo. Zato moramo raziskati boljše načine za njihovo učinkovitejšo uporabo ali zamenjavo funkcij z novimi kombinacijami alternativnih materialov."
Pristop strojnega učenja, ki ga uporabljajo avtorji novega prispevka, ne koristi le mineralnim spojinam. Umetno inteligenco je mogoče uporabiti na številnih področjih, kjer so problemi tako zapleteni, da znanstveniki ne morejo razviti običajnih rešitev z matematiko ali simulacijami znane fizike, je dejal Buehler.
"Navsezadnje še nimamo pravih modelov za povezavo strukture materiala z njegovimi lastnostmi," je dodal. "Eno področje je biologija, natančneje zvijanje beljakovin. Zakaj nekatere beljakovine po majhni genetski spremembi povzročijo bolezen? Kako lahko razvijemo nove kemične spojine za zdravljenje bolezni ali razvijemo nova zdravila?"
Druga možnost je iskanje načina za izboljšanje učinkovitosti betona za zmanjšanje njegovega vpliva ogljika, je dejal Buehler. Na primer, molekularno geometrijo materiala bi lahko uredili drugače, da bi bili materiali učinkovitejši, tako da imamo večjo trdnost z manjšo porabo materiala in da materiali trajajo dlje.
"Umetna inteligenca revolucionira naše razmišljanje o reševanju številnih teh visokodimenzionalnih zapletenih problemov in odpira nov način razmišljanja o prihodnjih priložnostih," je dodal. "Smo šele na začetku vznemirljivega časa."
