Klíčové poznatky
- Výzkumníci popsali metodu, která využívá AI k nalezení nových sloučenin vzácných zemin.
- Sloučeniny vzácných zemin se nacházejí v mnoha high-tech produktech, jako jsou mobilní telefony, hodinky a tablety.
- AI lze použít v mnoha oblastech, kde jsou problémy tak složité, že vědci nemohou vyvinout konvenční řešení pomocí matematiky nebo simulací známé fyziky.
Nová metoda hledání sloučenin vzácných zemin pomocí umělé inteligence by mohla vést k objevům, které způsobí revoluci v osobní elektronice, říkají odborníci.
Výzkumní pracovníci z Ames Laboratory a Texas A&M University vycvičili model strojového učení (ML) k posouzení stability sloučenin vzácných zemin. Prvky vzácných zemin mají mnoho využití, včetně technologií čisté energie, skladování energie a permanentních magnetů.
„Nové sloučeniny mohou umožnit budoucí technologie, které zatím ani nedokážeme pochopit,“řekl Lifewire v e-mailovém rozhovoru Yaroslav Mudryk, vedoucí projektu.
Hledání minerálů
Pro zlepšení hledání nových sloučenin použili vědci strojové učení, formu umělé inteligence (AI) poháněnou počítačovými algoritmy, které se zlepšují díky využití dat a zkušenostem. Výzkumníci také použili vysoce výkonný screening, výpočetní schéma, které výzkumníkům umožňuje rychle otestovat stovky modelů. Jejich práce byla popsána v nedávném článku publikovaném v Acta Materialia.
Před AI bylo objevování nových materiálů založeno hlavně na pokusech a omylech, řekl Prashant Singh, jeden z členů týmu, v e-mailu Lifewire. Umělá inteligence a strojové učení umožňují výzkumníkům používat materiálové databáze a výpočetní techniky k mapování chemické stability a fyzikálních vlastností nových i stávajících sloučenin.
"Například přeprava nově objeveného materiálu z laboratoře na trh může trvat 20–30 let, ale AI/ML může tento proces výrazně urychlit simulací vlastností materiálu na počítačích, než vstoupí do laboratoře, " Singh řekl.
AI přináší revoluci v tom, jak přemýšlíme o řešení mnoha z těchto vysokodimenzionálních komplexních problémů, a otevírá nový způsob, jak přemýšlet o budoucích příležitostech.
AI překonává starší metody hledání nových sloučenin, řekl v e-mailovém rozhovoru Joshua M. Pearce, vedoucí katedry informačních technologií a inovací Johna M. Thompsona na Western University.
„Počet potenciálních sloučenin, kombinací, kompozitů a nových materiálů je ohromující,“dodal. „Namísto času a peněz na výrobu a testování každého z nich pro konkrétní aplikaci lze AI použít k předpovědi materiálů s užitečnými vlastnostmi. Pak mohou vědci zaměřit své úsilí."
Markus J. Buehler, profesor inženýrství McAfee na MIT, v e-mailovém rozhovoru řekl, že nový článek ukazuje sílu používání strojového učení.
„Je to dramaticky odlišný způsob, jak provádět takové objevy, než jaký jsme mohli dělat dříve – objevy jsou nyní rychlejší, efektivnější a lze je více zacílit na aplikace,“řekl Buehler. "Na práci Singha a spol. je vzrušující to, že kombinují špičkové nástroje materiálů (Teorie funkcí hustoty, způsob řešení kvantových problémů) s nástroji materiálové informatiky. Je to rozhodně způsob, který lze aplikovat na mnoho dalších materiálů. problémy."
Nekonečné možnosti
Sloučeniny vzácných zemin se nacházejí v mnoha high-tech produktech, jako jsou mobilní telefony, hodinky a tablety. Například v displejích se tyto sloučeniny přidávají do materiálů s vysoce cílenými optickými vlastnostmi. Používají se také ve fotoaparátu vašeho mobilního telefonu.
"Jsou určitým způsobem jakýmsi zázračným materiálem, který slouží jako důležitý prvek v moderní civilizaci," řekl Buehler. "Existují však problémy v tom, jak jsou těženy a jak jsou dodávány. Proto musíme prozkoumat lepší způsoby, jak je buď efektivněji využít, nebo nahradit funkce novými kombinacemi alternativních materiálů."
Z přístupu strojového učení používaného autory nového článku mohou těžit nejen minerální sloučeniny. Umělou inteligenci lze použít v mnoha oblastech, kde jsou problémy tak složité, že vědci nemohou vyvinout konvenční řešení pomocí matematiky nebo simulací známé fyziky, řekl Buehler.
„Koneckonců ještě nemáme ty správné modely, které by spojovaly strukturu materiálu s jeho vlastnostmi,“dodal. "Jedna oblast je biologie, konkrétně skládání proteinů. Proč některé proteiny po malé genetické změně vedou k onemocnění? Jak můžeme vyvinout nové chemické sloučeniny k léčbě nemocí nebo vyvinout nové léky?"
Další možností je najít způsob, jak zlepšit vlastnosti betonu a snížit jeho dopad na uhlík, řekl Buehler. Například molekulární geometrie materiálu by mohla být uspořádána jinak, aby byly materiály efektivnější, abychom měli větší pevnost při menší spotřebě materiálu a aby materiály vydržely déle.
„AI přináší revoluci v tom, jak přemýšlíme o řešení mnoha těchto vysokodimenzionálních komplexních problémů, a otevírá nový způsob, jak přemýšlet o budoucích příležitostech,“dodal. "Jsme teprve na začátku vzrušující doby."
