ديب مايند تحدث ثورة في علم المواد: الذكاء الاصطناعي يكتشف 2.2 مليون بلورة جديدة

قسم الذكاء الاصطناعي في جوجل، ديب مايند، حقق إنجازًا تاريخيًا في علم المواد من خلال اكتشاف 2.2 مليون بلورة جديدة ذات هياكل مستقرة. تمثل هذه الاكتشاف، وفقًا للباحثين، ما يعادل "800 عام من المعرفة القيمة" التي تم فتحها من خلال التطبيق المتقدم للذكاء الاصطناعي في استكشاف المواد.

تقنية GNoME: عصر جديد في علم المواد

لقد أصبح هذا التقدم ممكنًا بفضل GNoME (شبكات الرسوم البيانية لاستكشاف المواد)، وهي أداة قائمة على الشبكات العصبية تم تطويرها بواسطة DeepMind. تستخدم هذه التقنية هياكل الرسوم البيانية لنمذجة والتنبؤ بالهياكل البلورية المستقرة، مما يسرع بشكل كبير عملية الاكتشاف التي كانت تعتمد تقليديًا على طرق تجريبية أبطأ.

تم تصميم الأداة خصيصًا لاستكشاف المواد ذات التطبيقات الصناعية التحويلية، مع التركيز على تحديد الهياكل التي تتمتع بخصائص ملائمة للتقنيات الناشئة. إن إمكانات هذه المواد الجديدة واعدة بشكل خاص لتطوير بطاريات أكثر كفاءة للمركبات الكهربائية والم superconductors لأجهزة الكمبيوتر عالية الأداء.

التحقق العلمي وتأثير الاكتشاف

لقد تم تعزيز مصداقية هذا الاكتشاف من قبل باحثين مستقلين تمكنوا من إعادة إنشاء 736 من المواد الجديدة التي حددها GNoME، وبالتالي التحقق من النتائج النظرية من خلال التخليق التجريبي. هذه العملية من التحقق ضرورية لتجاوز الحاجز بين التوقعات الحاسوبية والتطبيقات العملية.

في منشور في المجلة العلمية Nature، تحت عنوان "توسيع نطاق التعلم العميق لاكتشاف المواد"، قام الباحثون بشرح كيف تمكن GNoME من تحقيق مستويات غير مسبوقة من التعميم في توقع الهياكل البلورية المستقرة. تُظهر الدراسة كيف يمكن أن تزيد الأداة بشكل كبير من الكفاءة في عملية اكتشاف المواد، مما يقلل من التكاليف ووقت البحث.

التطبيقات والأثر المستقبلي في تكنولوجيا الحوسبة

تداعيات هذا البحث واسعة ومتعددة القطاعات. في مجال الحوسبة المتقدمة، يمكن أن تحدث الموصلات الفائقة المكتشفة ثورة في تطوير الحواسيب العملاقة، مما يوفر إمكانيات جديدة لبنى تحتية أكثر كفاءة لمعالجة البيانات. قد يستفيد من ذلك مباشرة القطاعات التي تتطلب حوسبة مكثفة، بما في ذلك تطوير تقنيات البلوكشين ومعالجة المعاملات الرقمية.

في مجال التنقل الكهربائي، فإن المواد الجديدة التي تم تحديدها لديها القدرة على دفع تطوير الجيل القادم من البطاريات، وزيادة كفاءة واستقلالية المركبات الكهربائية. يتماشى هذا التقدم مع الطلب العالمي المتزايد على حلول النقل الأكثر استدامة.

مستقبل الذكاء الاصطناعي في الاكتشاف العلمي

قارن بعض المراقبين الخارجيين GNoME بـ "ChatGPT للكيمياء"، مشيرين إلى أوجه التشابه مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى التي حولت مجالات متعددة. تؤكد كارلا غوميز، المديرة المشاركة لمعهد الذكاء الاصطناعي بجامعة كورنيل، أن الاكتشاف العلمي يمثل الحدود التالية في الذكاء الاصطناعي.

توضح هذه الدراسة كيف أن الذكاء الاصطناعي يتطور إلى ما هو أبعد من تطبيقات معالجة اللغة والصورة لحل المشكلات الأساسية في العلوم الطبيعية. إن القدرة على تسريع الاكتشافات التي كانت تقليديًا تستغرق قرونًا تمثل نموذجًا جديدًا في البحث العلمي، حيث يمكن أن تصبح أدوات الذكاء الاصطناعي مثل GNoME من المتعاونين الأساسيين في عملية الابتكار.

إن دمج هذه التقنيات الذكية في منصات البحث والتطوير لديه القدرة على ديمقراطية الوصول إلى التقدم العلمي، مما يسمح للمؤسسات من مختلف الأحجام بالمشاركة في الموجة القادمة من الابتكارات التكنولوجية القائمة على مواد جديدة.