Sleutel wegneemetes
- Navorsers het 'n metode beskryf wat KI gebruik om nuwe seldsame aardverbindings te vind.
- Seldsaarde-verbindings word in baie hoëtegnologieprodukte soos selfone, horlosies en tablette aangetref.
- KI kan toegepas word op baie gebiede waar die probleme so kompleks is dat wetenskaplikes nie konvensionele oplossings kan ontwikkel deur middel van wiskunde of simulasies van bekende fisika nie.
'n Nuwe metode om seldsame aardverbindings te vind deur kunsmatige intelligensie te gebruik, kan lei tot ontdekkings wat persoonlike elektronika 'n omwenteling maak, sê kenners.
Navorsers van Ames Laboratory en Texas A&M University het 'n masjienleermodel (ML) opgelei om die stabiliteit van seldsame-aardeverbindings te bepaal. Skaars aarde-elemente het baie gebruike, insluitend skoon energietegnologieë, energieberging en permanente magnete.
“Nuwe verbindings kan toekomstige tegnologieë moontlik maak wat ons nog nie eers kan begryp nie,” het Yaroslav Mudryk, die projektoesighouer, in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê.
Vind minerale
Om die soektog na nuwe verbindings te verbeter, het wetenskaplikes masjienleer gebruik, 'n vorm van kunsmatige intelligensie (KI) wat aangedryf word deur rekenaaralgoritmes wat verbeter deur datagebruik en ervaring. Navorsers het ook hoë-deurset sifting gebruik, 'n berekeningskema wat navorsers in staat stel om honderde modelle vinnig te toets. Hulle werk is beskryf in 'n onlangse koerant wat in Acta Materialia gepubliseer is.
Voor KI was die ontdekking van nuwe materiaal hoofsaaklik gebaseer op proef en fout, het Prashant Singh, een van die spanlede, in 'n e-pos aan Lifewire gesê. KI en masjienleer laat navorsers materiaaldatabasisse en berekeningstegnieke gebruik om beide chemiese stabiliteit en fisiese eienskappe van nuwe en bestaande verbindings te karteer.
"Byvoorbeeld, die neem van 'n nuut ontdekte materiaal van laboratorium na mark kan 20-30 jaar neem, maar KI/ML kan hierdie proses aansienlik bespoedig deur materiaal-eienskappe op rekenaars te simuleer voordat jy 'n voet in 'n laboratorium sit," Singh gesê.
AI is 'n rewolusie van hoe ons dink om baie van hierdie hoë-dimensionele komplekse probleme op te los, en dit maak 'n nuwe manier oop om oor toekomstige geleenthede te dink.
AI klop ouer metodes om nuwe verbindings te vind, het Joshua M. Pearce, die John M. Thompson-leerstoel in Inligtingstegnologie en Innovasie aan die Wes-Universiteit, in 'n e-posonderhoud gesê.
"Die aantal potensiële verbindings, kombinasies, komposiete en nuwe materiale is verbysterend," het hy bygevoeg. "Eerder as om die tyd en geld te neem om elkeen vir 'n spesifieke toepassing te maak en te skerm, kan KI gebruik word om materiaal met nuttige eienskappe te help voorspel. Dan kan wetenskaplikes hul pogings toespits."
Markus J. Buehler, die McAfee-professor in ingenieurswese by MIT, het in 'n e-posonderhoud gesê die nuwe vraestel toon die krag van die gebruik van masjienleer.
"Dit is 'n dramaties duidelike manier om sulke ontdekkings te maak as wat ons voorheen kon doen - ontdekkings is nou vinniger, meer doeltreffend en kan meer gerig wees op toepassings," het Buehler gesê. "Wat opwindend is van die werk deur Singh et al, is dat hulle die nuutste materiaalgereedskap (Density Functional Theory, 'n manier om kwantumprobleme op te los) kombineer met gereedskap van materiaalinformatika. Dit is beslis 'n manier wat toegepas kan word op baie ander materiaalontwerp probleme."
Eindelose moontlikhede
Seldsaarde-verbindings word in baie hoë-tegnologie produkte soos selfone, horlosies en tablette gevind. Byvoorbeeld, in uitstallings word hierdie verbindings bygevoeg om materiale met hoogs geteikende optiese eienskappe te gee. Hulle word ook in jou selfoon se kamera gebruik.
"Hulle is op een of ander manier 'n soort wondermateriaal wat as 'n belangrike element in die moderne beskawing dien," het Buehler gesê. "Daar is egter uitdagings in hoe hulle ontgin word en hoe hulle verskaf word. Daarom moet ons beter maniere ondersoek om hulle óf meer effektief te gebruik óf om die funksies te vervang met nuwe kombinasies van alternatiewe materiale."
Dit is nie net mineraalverbindings wat voordeel kan trek uit die masjienleerbenadering wat deur die skrywers van die nuwe artikel gebruik word nie. KI kan toegepas word op baie gebiede waar die probleme so kompleks is dat wetenskaplikes nie konvensionele oplossings kan ontwikkel deur middel van wiskunde of simulasies van bekende fisika nie, het Buehler gesê.
"Ons het immers nog nie die regte modelle om die struktuur van 'n materiaal met sy eienskappe in verband te bring nie," het hy bygevoeg. "Een area is in biologie, spesifiek proteïenvou. Hoekom lei sommige proteïene, nadat hulle 'n klein genetiese verandering gehad het, tot siektes? Hoe kan ons nuwe chemiese verbindings ontwikkel om siektes te behandel of nuwe middels te ontwikkel?"
Nog 'n moontlikheid is om 'n manier te vind om die werkverrigting van beton te verbeter om die koolstofimpak daarvan te verminder, het Buehler gesê. Byvoorbeeld, die materiaal se molekulêre geometrie kan anders gerangskik word om materiale meer effektief te maak sodat ons meer sterkte het met minder materiaalgebruik en dat die materiale langer hou.
"KI is 'n rewolusie van hoe ons dink om baie van hierdie hoë-dimensionele komplekse probleme op te los, en dit maak 'n nuwe manier oop om oor toekomstige geleenthede te dink," het hy bygevoeg. "Ons is net aan die begin van 'n opwindende tyd."
