حددت العملية 23 مادة واعدة من 32 مليون مرشح خلال 80 ساعة فقط
يتم عرض نوع جديد من البطاريات ، استنادًا إلى مادة تم اكتشافها بمساعدة الذكاء الاصطناعي ، قيد الاختبار في المختبر .
Credit:DAN DELONG/MICROSOFT
في البحث عن مواد جديدة ، اعتمد العلماء تقليديًا على الترقيع في المختبر، مسترشدين بالحدس، مع قدر كبير من التجربة والخطأ .
ولكن الآن تم اكتشاف مادة بطارية جديدة من خلال الجمع بين قوتين حاسوبيتين خارقتين : الذكاء الاصطناعي والحوسبة الفائقة . إنه اكتشاف يسلط الضوء على إمكانية استخدام أجهزة الكمبيوتر لمساعدة العلماء على اكتشاف المواد المناسبة لاحتياجات محددة ، من البطاريات إلى تقنيات احتجاز الكربون إلى المحفزات .
تخلصت الحسابات من أكثر من 32 مليون مادة مرشحة إلى 23 خيارًا واعدًا فقط ، حسبما أفاد باحثون من مايكروسوفت ومختبر شمال غرب المحيط الهادئ الوطني، أو PNNL، في ورقة بحثية مقدمة في 8 يناير إلى arXiv.org. ثم قام الفريق بتجميع واختبار إحدى هذه المواد وإنشاء نموذج أولي لبطارية عاملة .
في حين استخدم العلماء الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بخصائص المواد من قبل ، فإن الدراسات السابقة لم تشهد هذه العملية حتى إنتاج المواد الجديدة . يقول عالم المواد الحاسوبية شيو بينج أونج من جامعة كاليفورنيا في سان دييجو، والذي لم يشارك في البحث : "الشيء الجميل في هذه الورقة هو أنها تمتد من البداية إلى النهاية".
استهدف الباحثون نوعًا مرغوبًا من مادة البطارية : إلكتروليت صلب . المنحل بالكهرباء هو مادة تنقل الأيونات - الذرات المشحونة كهربائيًا - ذهابًا وإيابًا بين أقطاب البطارية . في بطاريات الليثيوم أيون القياسية، يكون الإلكتروليت سائلًا. ولكن هذا يأتي مع مخاطر، مثل تسرب البطاريات أو التسبب في الحرائق . يُعَدُّ تطويرُ البطاريات ذات الإلكتروليتات الصلبة هدفًا رئيسيًا لعلماء المواد.
تم إنشاء العناصر المرشحة الأصلية البالغ عددها 32 مليونًا عبر لعبة المزج والمطابقة ، واستبدال عناصر مختلفة في الهياكل البلورية للمواد المعروفة . يقول الكيميائي الحسابي ناثان بيكر من شركة ميكروسوفت إن فرز قائمة بهذا الحجم باستخدام حسابات الفيزياء التقليدية كان سيستغرق عقودًا من الزمن . ولكن مع تقنيات التعلم الآلي، التي يمكنها إجراء تنبؤات سريعة بناءً على الأنماط المستفادة من المواد المعروفة ، أنتجت العملية الحسابية نتائج خلال 80 ساعة فقط .
أولاً، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتصفية المواد بناءً على الاستقرار، أي ما إذا كان من الممكن وجودها بالفعل في العالم الحقيقي . مما أدى إلى تقليص القائمة إلى أقل من 600 ألف مرشح . تم اختيار المزيد من تحليلات الذكاء الاصطناعي للمرشحين الذين من المحتمل أن يتمتعوا بالخصائص الكهربائية والكيميائية اللازمة للبطاريات . ونظرًا لأن نماذج الذكاء الاصطناعي تقريبية ، فقد قام الباحثون بتصفية هذه القائمة الأصغر باستخدام أساليب مكثفة حسابيًا مجربة ومختبرة تعتمد على الفيزياء . كما قاموا بإزالة المواد النادرة أو السامة أو باهظة الثمن .
وقد ترك ذلك للباحثين 23 مرشحًا، خمسة منهم معروفون بالفعل . اختار الباحثون في PNNL مادة بدت واعدة ، وكانت مرتبطة بمواد أخرى عرف الباحثون كيفية صنعها في المختبر، وكانت تتمتع بالثبات والتوصيل المناسبين . ثم شرعوا في العمل على تصنيعها ، وفي النهاية قاموا بتشكيلها في نموذج أولي للبطارية . وقد نجحت .
يقول عالم المواد فيجاي موروجيسان من PNNL في ريتشلاند بولاية واشنطن : "عندها أصبحنا متحمسين للغاية". وقد استغرق الانتقال من مرحلة التوليف إلى البطارية الوظيفية حوالي ستة أشهر . "هذا فائق السرعة."
يشبه المحلول بالكهرباء الجديد مادة معروفة تحتوي على الليثيوم والإيتريوم والكلور، ولكنه يستبدل بعض الليثيوم بالصوديوم - وهي ميزة لأن الليثيوم مكلف ومرتفع الطلب.
الجمع بين الليثيوم والصوديوم أمر غير تقليدي . يقول عالم المواد يان زينج من جامعة ولاية فلوريدا في تالاهاسي، والذي لم يشارك في البحث : "في النهج المعتاد... لن نخلط هذين الاثنين معًا". الممارسة النموذجية هي استخدام أيونات الليثيوم أو الصوديوم كموصل ، وليس كليهما . ومن المتوقع أن يتنافس نوعا الأيونات مع بعضهما البعض ، مما يؤدي إلى أداء أسوأ . تسلط هذه المادة غير التقليدية الضوء على أحد آمال الذكاء الاصطناعي في مجال البحث ، كما يقول زينج : "يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخرج عن المألوف نوعًا ما".
وفي العمل الجديد ، أنشأ الباحثون سلسلة من نماذج الذكاء الاصطناعي التي يمكنها التنبؤ بخصائص مختلفة للمادة ، بناءً على بيانات التدريب من المواد المعروفة . بنية الذكاء الاصطناعي هي نوع يُعرف باسم الشبكة العصبية الرسومية ، حيث يتم تمثيل النظام كرسم بياني، وهو هيكل رياضي يتكون من "حواف" و"عقد". هذا النوع من النماذج مناسب بشكل خاص لوصف المواد ، حيث يمكن أن تمثل العقد الذرات، ويمكن أن تمثل الحواف روابط بين العناصر.
ولإجراء كل من الذكاء الاصطناعي والحسابات القائمة على الفيزياء، استخدم الفريق Microsoft Azure Quantum Elements، والذي يوفر الوصول إلى كمبيوتر عملاق قائم على السحابة مصمم خصيصًا لأبحاث الكيمياء وعلوم المواد.
يقول بيكر إن المشروع هو مثال لممارسة معروفة في دوائر التكنولوجيا باسم "تناول طعام كلبك الخاص"، حيث تستخدم الشركة منتجها الخاص للتأكد من نجاحه . ويقول إنه يأمل في المستقبل أن يلتقط الآخرون الأداة ويستخدمونها في مجموعة متنوعة من المساعي العلمية .
وتعد هذه الدراسة واحدة من العديد من الجهود المبذولة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مواد جديدة . في نوفمبر، استخدم باحثون من Google DeepMind الشبكات العصبية البيانية للتنبؤ بوجود مئات الآلاف من المواد المستقرة ، حسبما أفادوا في مجلة Nature في 7 ديسمبر. وفي نفس العدد من مجلة Nature، أفاد تسنغ وزملاؤه عن مختبر يديره الذكاء الاصطناعي، مصمم لإنتاج مواد جديدة بشكل مستقل .
المصدر: