يظهر شعار جوجل وكلمات الذكاء الاصطناعي في هذا الرسم التوضيحي الذي تم تصميمه في 4 مايو 2023

استخدمت جوجل “ديب مايند DeepMind” أداة الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بتركيبة أكثر من مليوني مادة جديدة، وهو إنجاز قالت إنه يمكن استخدامه قريبًا لتحسين تقنيات العالم الحقيقي. وفي ورقة بحثية نشرت في مجلة نيتشر العلمية يوم الأربعاء 29 نوفمبر.

قالت شركة الذكاء الاصطناعي المملوكة لشركة ألفابيت إن ما يقرب من 400 ألف من تصميماتها الافتراضية للمواد يمكن إنتاجها قريبًا في ظروف معملية.

وتشمل التطبيقات المحتملة للبحث إنتاج بطاريات وألواح شمسية ورقائق كمبيوتر ذات أداء أفضل.

يمكن أن يكون اكتشاف المواد الجديدة وتوليفها عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.

على سبيل المثال، استغرق الأمر نحو عقدين من الزمن من الأبحاث قبل أن تصبح بطاريات الليثيوم أيون ــ التي تستخدم اليوم لتشغيل كل شيء من الهواتف وأجهزة الكمبيوتر المحمولة إلى السيارات الكهربائية ــ متاحة تجاريا.

قال إيكين دوجوس كوبوك، عالم الأبحاث في DeepMind: “نأمل أن تؤدي التحسينات الكبيرة في التجارب والتوليف المستقل ونماذج التعلم الآلي إلى تقصير هذا الجدول الزمني الممتد من 10 إلى 20 عامًا بشكل كبير إلى شيء أكثر قابلية للإدارة”.

تم تدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بـ DeepMind على بيانات من مشروع المواد Materials Project، وهي مجموعة بحثية دولية تأسست في مختبر لورانس بيركلي الوطني الأمريكي في عام 2011، وتتكون من بحث حالي لحوالي 50 ألف مادة معروفة بالفعل.

وقالت الشركة إنها ستشارك الآن بياناتها مع مجتمع الأبحاث، على أمل تسريع المزيد من الإنجازات في اكتشاف المواد.

وقالت كريستين بيرسون، مديرة مشروع المواد: “تميل الصناعة إلى تجنب المخاطرة قليلاً عندما يتعلق الأمر بزيادة التكاليف، وعادة ما تستغرق المواد الجديدة بعض الوقت قبل أن تصبح فعالة من حيث التكلفة”.

“إذا تمكنا من تقليص ذلك أكثر قليلاً، فسيعتبر ذلك إنجازاً حقيقياً”.

وبعد استخدام الذكاء الاصطناعي في توقع ثبات هذه المواد الجديدة، قالت شركة DeepMind إنها ستحول تركيزها الآن إلى التنبؤ بمدى سهولة تصنيعها في المختبر.

خاص: إيجيبت14
المصدر: رويترز