Key Takeaway
- Penyelidik telah menerangkan kaedah yang menggunakan AI untuk mencari sebatian nadir bumi baharu.
- Sebatian nadir bumi terdapat dalam banyak produk berteknologi tinggi seperti telefon bimbit, jam tangan dan tablet.
- AI boleh digunakan pada banyak bidang yang masalahnya sangat kompleks sehingga saintis tidak dapat membangunkan penyelesaian konvensional melalui matematik atau simulasi fizik yang diketahui.
Kaedah baharu mencari sebatian nadir bumi menggunakan kecerdasan buatan boleh membawa kepada penemuan yang merevolusikan elektronik peribadi, kata pakar.
Penyelidik dari Ames Laboratory dan Texas A&M University melatih model pembelajaran mesin (ML) untuk menilai kestabilan sebatian nadir-bumi. Unsur nadir bumi mempunyai banyak kegunaan, termasuk teknologi tenaga bersih, penyimpanan tenaga dan magnet kekal.
“Kompaun baharu mungkin membolehkan teknologi masa depan yang tidak dapat kita pahami lagi,” Yaroslav Mudryk, penyelia projek, memberitahu Lifewire dalam temu bual e-mel.
Mencari Mineral
Untuk meningkatkan pencarian sebatian baharu, saintis menggunakan pembelajaran mesin, satu bentuk kecerdasan buatan (AI) yang dipacu oleh algoritma komputer yang bertambah baik melalui penggunaan data dan pengalaman. Penyelidik juga menggunakan penapisan pemprosesan tinggi, skim pengiraan yang membolehkan penyelidik menguji beratus-ratus model dengan cepat. Kerja mereka telah diterangkan dalam makalah baru-baru ini yang diterbitkan dalam Acta Materialia.
Sebelum AI, penemuan bahan baharu terutamanya berdasarkan percubaan dan kesilapan, Prashant Singh, salah seorang ahli pasukan, berkata dalam e-mel kepada Lifewire. AI dan pembelajaran mesin membolehkan penyelidik menggunakan pangkalan data bahan dan teknik pengiraan untuk memetakan kedua-dua kestabilan kimia dan sifat fizikal sebatian baharu dan sedia ada.
"Sebagai contoh, membawa bahan yang baru ditemui dari makmal ke pasaran mungkin mengambil masa 20-30 tahun, tetapi AI/ML boleh mempercepatkan proses ini dengan ketara dengan mensimulasikan sifat bahan pada komputer sebelum menjejakkan kaki ke makmal, " Singh berkata.
AI sedang merevolusikan cara kita berfikir tentang menyelesaikan banyak masalah kompleks berdimensi tinggi ini, dan ia membuka cara baharu untuk memikirkan peluang masa hadapan.
AI mengalahkan kaedah lama untuk mencari sebatian baharu, Joshua M. Pearce, Pengerusi Teknologi Maklumat dan Inovasi John M. Thompson di Universiti Barat, berkata dalam temu bual e-mel.
"Bilangan potensi sebatian, gabungan, komposit dan bahan baru sangat mengagumkan," tambahnya. "Daripada meluangkan masa dan wang untuk membuat dan menyaring setiap satu untuk aplikasi tertentu, AI boleh digunakan untuk membantu meramalkan bahan dengan sifat berguna. Kemudian saintis boleh menumpukan usaha mereka."
Markus J. Buehler, Profesor Kejuruteraan McAfee di MIT, berkata dalam temu bual e-mel bahawa kertas baharu itu menunjukkan kuasa menggunakan pembelajaran mesin.
"Ini adalah cara yang berbeza secara dramatik untuk membuat penemuan sedemikian daripada apa yang kami dapat lakukan sebelum ini-penemuan kini lebih pantas, lebih cekap dan boleh lebih disasarkan kepada aplikasi," kata Buehler. "Apa yang menarik tentang kerja oleh Singh et al ialah mereka menggabungkan alat bahan canggih (Teori Fungsian Ketumpatan, satu cara untuk menyelesaikan masalah kuantum) dengan alat informatika bahan. Ia pastinya cara yang boleh digunakan untuk banyak reka bentuk bahan lain masalah."
Kemungkinan Tidak Berkesudahan
Kompaun nadir bumi terdapat dalam banyak produk berteknologi tinggi seperti telefon bimbit, jam tangan dan tablet. Sebagai contoh, dalam paparan, sebatian ini ditambah untuk memberikan bahan dengan sifat optik yang sangat disasarkan. Ia juga digunakan dalam kamera telefon bimbit anda.
"Ia, dalam beberapa cara, sejenis bahan ajaib yang berfungsi sebagai elemen penting dalam tamadun moden," kata Buehler. "Walau bagaimanapun, terdapat cabaran dalam cara ia dilombong dan cara ia dibekalkan. Oleh itu, kita perlu meneroka cara yang lebih baik untuk sama ada menggunakannya dengan lebih berkesan atau menggantikan fungsi dengan gabungan baharu bahan alternatif."
Bukan hanya sebatian mineral yang boleh mendapat manfaat daripada pendekatan pembelajaran mesin yang digunakan oleh pengarang kertas baharu. AI boleh digunakan pada banyak kawasan di mana masalahnya sangat kompleks sehingga saintis tidak dapat membangunkan penyelesaian konvensional melalui matematik atau simulasi fizik yang diketahui, kata Buehler.
"Lagipun, kami belum mempunyai model yang sesuai untuk mengaitkan struktur sesuatu bahan dengan sifatnya," tambahnya. "Satu bidang adalah dalam biologi, khususnya lipatan protein. Mengapakah sesetengah protein, selepas mengalami perubahan genetik yang kecil, membawa kepada penyakit? Bagaimanakah kita boleh membangunkan sebatian kimia baharu untuk merawat penyakit atau membangunkan ubat baharu?"
Kemungkinan lain ialah mencari cara untuk meningkatkan prestasi konkrit untuk mengurangkan kesan karbonnya, kata Buehler. Sebagai contoh, geometri molekul bahan boleh disusun secara berbeza untuk menjadikan bahan lebih berkesan supaya kita mempunyai lebih kekuatan dengan penggunaan bahan yang kurang dan bahan itu bertahan lebih lama.
"AI sedang merevolusikan cara kita berfikir tentang menyelesaikan banyak masalah kompleks berdimensi tinggi ini, dan ia membuka cara baharu untuk memikirkan peluang masa depan," tambahnya. "Kami baru sahaja di permulaan masa yang menarik."
