Հիմնական տանողներ
- Գիտնականներն օգտագործում են AI-ն՝ օգնելու նոր նյութեր հայտնաբերելու համար:
- Նյութերը կարող են վճռորոշ լինել մարտկոցների ստեղծման համար, որոնք ապահովում են ավելի երկար հեռավորություն և բարձր անվտանգություն էլեկտրական մեքենաների համար:
- Ավտոմեքենաների ավելի լավ մարտկոցները շուկա դուրս գալուց կարող է մոտ 10 տարի հեռու մնալ:
Էլեկտրական մեքենաները մի օր կարող են աշխատել նոր տեսակի մարտկոցներով՝ շնորհիվ արհեստական ինտելեկտի (AI):
Լիվերպուլի համալսարանի հետազոտողները ասում են, որ ստեղծել են արհեստական ինտելեկտի համատեղ գործիք, որը նվազեցնում է նոր նյութեր հայտնաբերելու համար պահանջվող ժամանակը և ջանքերը:Նորարարությունը արհեստական ինտելեկտի աճող կիրառման մի մասն է՝ օգնելու զարգացնել ամեն ինչ՝ նոր դեղամիջոցներից մինչև նոր մարտկոցներ:
«Բարձր արդյունավետությամբ ծրագրային գործիքների, մշակման հզորության և էժան հիշողության շնորհիվ AI-ն կարող է լիովին ավտոմատացնել բարդ առաջադրանքները և ապահովել հետևողական և ճշգրիտ բացահայտումներ», - ասաց Մեթյու Փաթմանը, Nanotronics ընկերության գործադիր տնօրենը, որն օգտագործում է AI-ն: Lifewire էլփոստի հարցազրույցում:
«Այն պահպանման համար պահանջում է ավելի քիչ աշխատուժ, և այն կարող է արագ կարգավորվել, երբ փոխվում են արտադրության ռազմավարությունները և արտադրության պլանները»:
Նյութական աշխարհ
Համաձայն Nature Communications-ի վերջին հոդվածի, Լիվերպուլի համալսարանի հետազոտողները արդեն օգտագործել են իրենց նոր AI գործիքը: Թիմը հայտնաբերել է չորս նոր նյութեր, այդ թվում՝ պինդ վիճակում գտնվող նյութերի նոր ընտանիք, որոնք փոխանցում են լիթիումը։
Նյութերը կարող են կարևոր նշանակություն ունենալ մարտկոցների ստեղծման համար, որոնք ապահովում են ավելի մեծ հեռավորություն և բարձր անվտանգություն էլեկտրական մեքենաների համար:
AI գործիքը ուսումնասիրում է հայտնի նյութերի փոխհարաբերությունները մարդկանցից ավելի արագ: Այս հարաբերություններն օգտագործվում են գտնելու և դասակարգելու տարրերի համակցությունները, որոնք, ամենայն հավանականությամբ, կստեղծեն նոր նյութեր:
Գիտնականներն օգտագործում են վարկանիշները՝ նպատակաուղղված կերպով ուղղորդելու անհայտ քիմիական տարածության ուսումնասիրությունը՝ դարձնելով փորձարարական հետազոտությունը շատ ավելի արդյունավետ: Այդ գիտնականները վերջնական որոշումներ են կայացնում՝ տեղեկանալով AI-ի առաջարկած տեղեկություններից։
«Մինչ օրս ընդհանուր և հզոր մոտեցում է եղել նոր նյութերի նախագծումը` գոյություն ունեցողների հետ սերտ անալոգիայով, բայց դա հաճախ հանգեցնում է այն նյութերի, որոնք նման են այն նյութերին, որոնք մենք արդեն ունենք»,- Մեթ Ռոսեյնսկին, գլխավոր հեղինակը: թերթը, ասվում է լրատվական հաղորդագրության մեջ։
«Հետևաբար, մեզ անհրաժեշտ են նոր գործիքներ, որոնք նվազեցնում են իսկապես նոր նյութեր հայտնաբերելու համար պահանջվող ժամանակը և ջանքերը, ինչպիսին է այստեղ մշակվածը, որը համատեղում է արհեստական ինտելեկտը և մարդկային ինտելեկտը՝ երկուսից լավագույնը ստանալու համար»:
AI-ով նույնականացված նյութեր են արտադրվել նոր Li-ion էլեկտրոդների համար, որոնք երբեմն օգտագործվում են սպառողական էլեկտրոնիկայի մեջ, ասել է Էմիլի Ռայանը՝ Բոստոնի համալսարանի ինժեներական պրոֆեսոր, ով աշխատում է AI-ի օգնությամբ նոր տեխնոլոգիաների հայտնաբերման վրա։ Lifewire-ը էլփոստի հարցազրույցում: Նա ներգրավված չէր Լիվերպուլի հետազոտության մեջ:
Գիտնականներն օգտագործում են տվյալների բազաները՝ կանխատեսելու համար, թե որ միացությունները կարող են ստեղծել նոր և հետաքրքիր նյութեր:
«Չնայած դեռ հետազոտության և զարգացման փուլում են, դրանք խոստումնալից են», - ասաց նա: «Ես վստահ չեմ առևտրայնացման ժամանակացույցի մասին, բայց նյութերի մշակումը սովորաբար 10 տարվա գումարած գործընթաց է»:
AI արագացուցիչներ
Ընկերություններն ամբողջ աշխարհում կրկնապատկել են AI-ի վրա հիմնված ռազմավարությունները նյութերի արտադրության մեջ, և սպառողները արդեն տեսնում են դրա առավելությունները, ասաց Փաթմանը:
«Գիտնականներն օգտագործում են տվյալների բազաները՝ կանխատեսելու համար, թե որ միացությունները կարող են ստեղծել նոր և հետաքրքիր նյութեր», - ավելացրեց նա:«Նրանք կարող են արհեստական ինտելեկտով դյուրանցում ստեղծել գերուժեղ նյութեր ստեղծելու համար, և AI-ն գիտնականներին կպատմի լավագույն փորձը, որը պետք է կատարեն նոր նյութը պատրաստելու համար»:
Մեքենայական ուսուցումը և AI-ն կիրառվում են բազմաթիվ ոլորտներում, ներառյալ առողջապահական կիրառությունները և էներգետիկան:
«Ավելի լավ էներգիայի պահպանման որոնման մեջ AI մեթոդները կիրառվում են նոր էլեկտրոլիտների և էլեկտրոդների նյութերի ուսումնասիրման համար՝ բարելավելու աշխատանքը և երկարացնել հաջորդ սերնդի մարտկոցների կյանքը», - ասաց Ռայանը: «AI-ը և ML-ն կիրառվում են բարձր թողունակության հաշվարկների համար՝ բացահայտելու նոր նյութերը, որոնք կարող են փոխարինել ընթացիկ էլեկտրոլիտներին և էլեկտրոդներին»:
Բայց արհեստական ինտելեկտի բացահայտման համար օգտագործելու մութ կողմ կա, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է Արեւմտյան համալսարանի ճարտարագիտության պրոֆեսոր Ջոշուա Մ. Փիրսը: Որոշ հետազոտողներ փորձում են AI-ն օգտագործել որպես արտոնագրային ռոբոտներ՝ առաջադեմ նյութերը մենաշնորհելու համար:Փիրսը վերջերս մի փաստաթուղթ է գրել, որտեղ նկարագրված է, թե ինչպես է հիմնական շինանյութերի վաղ արտոնագրումը խաթարում նանոտեխնոլոգիան և դանդաղեցնում դրա առաջընթացը:
«Սա իրական ռիսկ է նյութագիտության մեջ», - ավելացրեց նա: «Եռաչափ տպագրության ժամանակ Եվրոպայում ինչ-որ մեկը փորձել է արտոնագրել բոլոր ջերմապլաստիկների օգտագործումը հավելումների արտադրության համար, որը հիմնական գործընթացն է, որը մենք բոլորս օգտագործում ենք»:
