Yeni Nadir Toprak Bileşikleri Telefonunuzu Güçlendirebilir

Uzmanlar, yapay zeka kullanarak nadir toprak bileşiklerini bulmanın yeni bir yönteminin kişisel elektronikte devrim yaratan keşiflere yol açabileceğini söylüyor.

Ames Laboratuvarı ve Texas A&M Üniversitesi'nden araştırmacılar, bir makine öğrenimi (ML) modeli eğitti istikrarı değerlendirmek nadir toprak bileşiklerinin Nadir toprak elementlerinin temiz enerji teknolojileri, enerji depolama ve kalıcı mıknatıslar dahil birçok kullanımı vardır.

"Yeni bileşikler, henüz kavrayamadığımız gelecekteki teknolojileri mümkün kılabilir." Yaroslav Mudrik, proje süpervizörü Lifewire'a bir e-posta röportajında ​​​​söyledi.

Mineral Bulmak

Bilim adamları, yeni bileşikler arayışını iyileştirmek için, veri kullanımı ve deneyimi yoluyla gelişen bilgisayar algoritmaları tarafından yönlendirilen bir yapay zeka (AI) biçimi olan makine öğrenimini kullandılar. Araştırmacılar ayrıca, araştırmacıların yüzlerce modeli hızlı bir şekilde test etmelerini sağlayan bir hesaplama şeması olan yüksek verimli taramayı da kullandılar. Çalışmaları anlatıldı yakın tarihli bir makalede yayınlanan Acta Materialia.

AI'dan önce, yeni malzemelerin keşfi temel olarak deneme yanılma yöntemine dayanıyordu. Prashant Singh, ekip üyelerinden biri, Lifewire'a bir e-postada söyledi. Yapay zeka ve makine öğrenimi, araştırmacıların yeni ve mevcut bileşiklerin hem kimyasal stabilitesini hem de fiziksel özelliklerini haritalamak için malzeme veritabanlarını ve hesaplama tekniklerini kullanmalarına olanak tanır.

"Örneğin, yeni keşfedilen bir materyalin laboratuvardan pazara sunulması 20-30 yıl sürebilir, ancak AI/ML Laboratuvara ayak basmadan önce bilgisayarlarda malzeme özelliklerini simüle ederek bu süreci önemli ölçüde hızlandırın." dedi Singh.

AI, yeni bileşikler bulmak için eski yöntemleri yener, Joshua M. Barış, John M. Thompson, Western University'de Bilgi Teknolojisi ve İnovasyon Başkanı, bir e-posta röportajında ​​söyledi.

"Potansiyel bileşiklerin, kombinasyonların, kompozitlerin ve yeni malzemelerin sayısı akıllara durgunluk veriyor" diye ekledi. "Belirli bir uygulama için her birini yapmak ve taramak için zaman ve para harcamak yerine, AI faydalı özelliklere sahip malzemeleri tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. O zaman bilim adamları çabalarını odaklayabilirler."

Markus J. BüehlerMIT'de McAfee Mühendislik Profesörü, bir e-posta röportajında, yeni makalenin makine öğrenimini kullanmanın gücünü gösterdiğini söyledi.

"Bu tür keşifler yapmak için yapabildiklerimizden çarpıcı biçimde farklı bir yol. daha önce—keşifler artık daha hızlı, daha verimli ve uygulamalara daha fazla hedeflenebilir" dedi Buehler. "Singh ve arkadaşlarının çalışmasıyla ilgili heyecan verici olan şey, son teknoloji malzeme araçlarını (Yoğunluk Fonksiyonel Teorisi, kuantum problemlerini çözmenin bir yolu) malzeme bilişimi araçlarını birleştirmeleridir. Kesinlikle diğer birçok malzeme tasarım problemine uygulanabilecek bir yol."

Sonsuz olasılıklar

Nadir toprak bileşikleri, cep telefonları, saatler ve tabletler gibi birçok yüksek teknoloji ürünü üründe bulunur. Örneğin, ekranlarda, bu bileşikler, yüksek oranda hedeflenmiş optik özelliklere sahip malzemelere eklemek için eklenir. Ayrıca cep telefonunuzun kamerasında da kullanılırlar.

Buehler, "Bir şekilde, modern uygarlıkta önemli bir unsur olarak hizmet eden bir tür harika malzemedir" dedi. "Ancak, nasıl çıkarıldıkları ve nasıl sağlandıkları konusunda zorluklar var. Bu nedenle, onları daha etkili kullanmanın veya işlevleri yeni alternatif malzeme kombinasyonlarıyla değiştirmenin daha iyi yollarını keşfetmemiz gerekiyor."

Yeni makalenin yazarları tarafından kullanılan makine öğrenimi yaklaşımından yararlanabilecek olanlar yalnızca mineral bileşikler değildir. Buehler, bilim adamlarının matematik veya bilinen fiziğin simülasyonları yoluyla geleneksel çözümler geliştiremeyecek kadar problemlerin çok karmaşık olduğu birçok alana uygulanabileceğini söyledi.

"Sonuçta, bir malzemenin yapısını özellikleriyle ilişkilendirmek için henüz doğru modellere sahip değiliz" diye ekledi. "Bir alan biyolojide, özellikle protein katlanmasında. Neden bazı proteinler küçük bir genetik değişim geçirdikten sonra hastalığa yol açar? Hastalığı tedavi etmek veya yeni ilaçlar geliştirmek için yeni kimyasal bileşikleri nasıl geliştirebiliriz?"

Buehler, başka bir olasılığın da karbon etkisini azaltmak için betonun performansını iyileştirmenin bir yolunu bulmak olduğunu söyledi. Örneğin, malzemenin moleküler geometrisi, malzemeleri daha etkili kılmak için farklı şekilde düzenlenebilir, böylece daha az malzeme kullanımıyla daha fazla güce sahip oluruz ve malzemeler daha uzun süre dayanır.

"AI, bu yüksek boyutlu karmaşık sorunların çoğunu çözme konusunda nasıl düşündüğümüzde devrim yaratıyor ve gelecekteki fırsatlar hakkında düşünmenin yeni bir yolunu açıyor" diye ekledi. "Heyecan verici bir dönemin henüz başındayız."