Nga epoka e bronzit deri në Revolucionin Industrial dhe më gjerë, zbulimi dhe zhvillimi i materialeve të reja ka qenë një forcë lëvizëse në historinë njerëzore. Këto materiale të reja kanë ndihmuar në avancimin e teknologjisë dhe formësimin e qytetërimeve.

Sot, ne jemi në fillimin e një epoke të re, ku Inteligjenca Artificiale (AI) duket se është në pozicionin e përsosur për të transformuar kërkimin për materiale të dobishme. Kjo duket se do të ndryshojë tërësisht qasjen ndaj hetimit, krijimit dhe testimit të tyre.

Në kohët e lashta, qytetërimet njerëzore eksperimentuan me burimet natyrore për të krijuar mjete dhe artefakte. Epoka e bronzit, në mesin e mijëvjeçarit të IV para Krishtit, ishte një moment historik i rëndësishëm. Bronzi, një aliazh bakri dhe kallaji, çoi në zhvillimin e mjeteve dhe armëve më të forta, si dhe në përparime në bujqësi dhe ndërtim.

Bronzi shpesh përmendet si "materiali i ri" i parë i krijuar nga njerëzit. Ne morëm elementë të ndryshëm dhe krijuam diçka të re, me veti më të mira që janë përbërës dhe cilësi unike. Shpikja e qelqit në Mesopotaminë e lashtë rreth 3500 para Krishtit ishte një tjetër moment novator.

Me shpejtësi në shekullin e 20-të dhe zbulimi i polimereve plastike, qeramikës dhe superpërçuesve hapi kufij të rinj në teknologji. Qeramika, e njohur për qëndrueshmërinë e saj dhe rezistencën ndaj nxehtësisë, u bë një element kryesor në industritë nga hapësira ajrore në elektronikë.

Superpërçuesit, materiale që mund të përcjellin elektricitetin me rezistencë elektrike zero, përdoren tashmë në maglev (trenat e levitacionit magnetik), përshpejtuesit e grimcave dhe pajisjet mjekësore.

AI hyn në përleshje

Kërkimi i materialeve të reja që mund të ndihmojnë në zhvillimin e teknologjive të reja novatore ka qenë më parë një proces i gjatë dhe i shtrenjtë. Kjo ka ardhur për shkak të kompleksitetit të shumë materialeve në nivele atomike dhe molekulare. Metodat tradicionale bazohen në thelb në provë dhe gabim dhe kanë nevojë për pajisje dhe burime të specializuara.

Pasiguria dhe rreziku i natyrshëm në zbulimin e materialit e ndërlikon më tej dhe e zgjat procesin. Sidoqoftë, përparimet në AI, duke përfshirë një nëngrup të AI të quajtur mësimi i makinerive, kanë filluar të transformojnë të gjithë peizazhin, duke mundësuar qasje më efikase dhe të synuara. Në mësimin e makinerive, rregullat matematikore të quajtura algoritme mësojnë nga të dhënat për t'u përmirësuar në detyra pa ndërhyrjen njerëzore.

Zhvendosja kryesore është një metodologji e re e bazuar në sistemet "gjeneruese" të AI, të cilat mund të krijojnë përmbajtje të re. Sistemet e AI tani mund të prodhojnë drejtpërdrejt materiale të reja kur pajisen me vetitë dhe kufizimet e dëshiruara.

Në fillim të këtij muaji, një ekip në Microsoft publikoi një punim në Nature që prezantoi një palë vegla të AI për dizajnimin e materialeve inorganike (ato që nuk bazohen rreth elementit karbon).

Këto mjete luajnë role plotësuese në zbulimin e materialeve. Ata quhen MatterGen dhe MatterSim. E para krijon materiale të reja kandidate dhe e dyta i filtron dhe i vërteton ato, për t'u siguruar që ato mund të bëhen në botën reale.

Vetitë specifike të dëshiruara që mund të përfshihen përmes MatterGen përfshijnë një simetri specifike ose veti mekanike, elektronike dhe magnetike.

Ndryshe nga metodat tradicionale që mbështeten kryesisht në intuitën (së bashku me eksperimentimin e gjerë dhe të lodhshëm), MatterGen mund të gjenerojë mijëra materiale të mundshme me vetitë specifike të dëshiruara në një pjesë të kohës.

Kjo qasje e udhëhequr nga AI përshpejton fazat fillestare të dizajnit të materialit. Ai i lejon studiuesit të eksplorojnë një gamë më të gjerë mundësish dhe të fokusohen në kandidatët më premtues.

MatterSim aplikon analiza rigoroze kompjuterike për të parashikuar stabilitetin dhe qëndrueshmërinë e këtyre materialeve të propozuara. Kjo aftësi parashikuese ndihmon në filtrimin e mundësive teorike nga ato fizikisht të realizueshme. Kjo siguron që vetëm materialet e qëndrueshme të ecin përpara në procesin e zbulimit.

Mjete të reja në kuti

Në këtë pikë, ne mund të pyesim veten se si duket një material i ri, i identifikuar përmes këtij procesi? MatterSim është duke u fokusuar kryesisht në kristalet, ose më mirë strukturat kristalore unike me një rregullim specifik të atomeve.

Këto struktura janë përshtatur për të përmbushur kufizimet e sakta të pronës, duke i bërë ato të përshtatshme për aplikime të ndryshme. Këto përfshijnë bateri me energji të lartë, elektronikë fleksibël, ekrane, panele diellore ose implante të avancuara mjekësore.

Dyshja e fuqishme e Microsoft, megjithatë, nuk është e vetme në kërkimin e saj. Rrjetet grafike të Google DeepMind për Eksplorimin e Materialeve (Gnome) është një mjet tjetër që premton të përshpejtojë në mënyrë dramatike procesin e zbulimit. Gnome përdor një formë të AI që është frymëzuar nga truri i njeriut të quajtur të mësuarit e thellë. Ai parashikon qëndrueshmërinë e materialeve të reja, duke shkurtuar ndjeshëm fazën e kërkimit dhe zbulimit.

Në një punim të botuar në vitin 2023, studiuesit nga Google DeepMind demonstruan se modeli i tyre i AI mund të identifikonte 2.2 milionë materiale të reja të qëndrueshme. Rreth 736 prej tyre tashmë janë realizuar eksperimentalisht. Kjo është një rritje dhjetëfish në krahasim me metodat e mëparshme. Këto materiale, shumë prej të cilave më parë ishin të panjohura për kimistët njerëzorë, kanë aplikime të mundshme në energjinë e pastër, elektronikë dhe më shumë.

Edhe nëse Gnome i Google dhe MatterGen i Microsoft janë të bazuara në AI, ato ndryshojnë në qasjet e tyre dhe, në disa mënyra, ofrojnë metodologji plotësuese. Gnome parashikon qëndrueshmërinë e materialeve të reja duke krijuar ndryshime në strukturat ekzistuese dhe fokusohet në identifikimin e materialeve të qëndrueshme kristalore.

MatterGen, nga ana tjetër, përdor një model gjenerues të AI për të inxhinieruar drejtpërdrejt materiale të reja bazuar në kërkesat specifike të projektimit. Krijon struktura materiale duke ndryshuar elementet, pozicionet dhe grilat periodike (një strukturë përsëritëse në tre dimensione).

Implikimet e zbulimit të materialit të drejtuar nga AI janë të mëdha. Ato mund të çojnë potencialisht në risi në fusha të tilla si ruajtja e energjisë dhe qëndrueshmëria mjedisore. Një nga aplikacionet më premtuese është, për shembull, zhvillimi i baterive të reja.

Ndërsa bota bën kalimin drejt burimeve të rinovueshme të energjisë, kërkesa për bateri efikase dhe afatgjatë është rritur dhe do të vazhdojë të rritet. Mjetet e inteligjencës artificiale mund t'i ndihmojnë studiuesit të hartojnë dhe identifikojnë materiale të reja të afta për të mbështetur densitet më të larta të energjisë, kohë më të shpejta mbushje dhe jetëgjatësi më të gjatë.

Përtej ruajtjes së energjisë, materialet e reja mund të përdoren për të dizajnuar pajisje të reja mjekësore, implante dhe madje edhe sisteme të shpërndarjes së barnave. Kjo mund të përmirësojë rezultatet e pacientit dhe të avancojë trajtimet mjekësore.

Në hapësirën ajrore, materialet e lehta dhe të qëndrueshme mund të rrisin performancën dhe sigurinë e avionëve dhe anijeve kozmike. Ndërkohë, materialet e reja për pastrimin e ujit, kapjen e karbonit dhe menaxhimin e mbetjeve mund të adresojnë sfidat urgjente mjedisore.

/Motilokal.com