Революція в матеріалах: Як штучний інтелект допомагає створювати матеріали майбутнього з екзотичними квантовими властивостями
Матеріал – це наріжний камінь технологічного прогресу. Саме властивості матеріалів визначають можливості та обмеження наших пристроїв, від смартфонів до квантових комп’ютерів. Однак пошук нових матеріалів з унікальними характеристиками – це довгий і часто невдалий процес, який вимагає величезного часу та ресурсів. В останні роки штучний інтелект (AI) почав проникати в цю область, пропонуючи нові можливості прискорити розвиток матеріалів. І якщо раніше AI допомагав лише в оптимізації існуючих матеріалів, тепер він стає активним учасником процесу створення абсолютно нових речовин з екзотичними квантовими властивостями.
Від покоління зображень до створення матеріалів: несподіваний поворот
Ми звикли бачити AI як генератор зображень, які створюють реалістичні зображення відповідно до текстового опису. Однак, як показує досвід MIT, ті самі технології, що лежать в основі генерації зображень, можна успішно застосувати для створення нових матеріалів. Моделі, які навчаються на величезних масивах даних про існуючі матеріали, здатні генерувати нові структури із визначеними властивостями. Це відкриває справді революційні можливості для матеріалознавства.
Проблема пошуку квантових спінових рідин: вузьке місце в технологічному прогресі
Ця можливість особливо актуальна в контексті розробки квантових комп’ютерів. Ключовим елементом квантових обчислень є квантові біти, які можуть бути в стані суперпозиції та плутанини. Для створення стабільних та стійких кубів, матеріалів з унікальними квантовими властивостями, зокрема, потрібні так звані квантові спінові рідини. Однак пошук таких матеріалів є справжнім головним болем для вчених. Протягом десятиліття досліджень було виявлено лише десяток кандидатів, що значно гальмує розвиток квантових технологій.
Скіген: Новий інструмент для управління ШІ в розробці матеріалів
Рішення цієї проблеми запропонував вчені MIT, які розробили техніку, яка дозволяє направляти популярні моделі генерування матеріалів у правильному напрямку. Вони створили Scigen – інструмент, який дозволяє встановлювати конкретні геометричні обмеження у створенні нових матеріалів за допомогою дифузійних моделей. Це дозволяє вченим спрямовувати ШІ створювати структури, які, швидше за все, мають вказані квантові властивості.
Архімедські решітки та квантові спінові рідини: Нові горизонти в матеріалій науці
Наприклад, вчені MIT застосували Скіген до завдання створення матеріалів за допомогою архімірових решітків – колекцій двохвимірних резервних плиток різних багатокутників. Ці структури мають ряд унікальних властивостей, включаючи можливість моделювання поведінки рідкісних елементів землі та захоплення вуглецю. Більше того, Архімеди гойдалки можуть слугувати платформою для створення квантових спінових рідин, що робить їх особливо цікавими для розробки квантових розрахунків.
Від моделювання до реальності: синтез нових матеріалів
Використання Скігена дозволило вченим генерувати мільйони кандидатів на матеріали з Archimed Bars. Після ретельного скринінгу та моделювання на суперкомп’ютерах можна було розрізнити два раніше несподівані з’єднання – tipdbi та tipbsb. Експериментальне підтвердження властивостей цих матеріалів продемонструвало високу точність прогнозів, що є важливим кроком у розвитку матеріалознавства, контрольованої штучним інтелектом.
Мій досвід та спостереження: роль інтуїції та критичного мислення
Я працюю в розробці нових матеріалів більше 15 років, і я можу впевнено сказати, що поява ШІ в цій галузі є справжнім проривом. Однак, незважаючи на всю силу ШІ, важливо запам’ятати роль інтуїції та критичного мислення. AI – це інструмент, який допомагає нам знайти нові можливості, але остаточне рішення завжди залишається з людиною.
Наприклад, при аналізі результатів моделювання запропонованого ШІ важливо враховувати не лише кількісні показники, але й якісні аспекти. Необхідно оцінити, як запропоновані структури відповідають нашим уявленням про те, як повинні працювати матеріали з заданими властивостями. В іншому випадку ми ризикуємо витратити час та ресурси на синтез та вивчення матеріалів, які в кінцевому рахунку будуть марними.
Перспективи розвитку: Інтеграція хімічних та функціональних обмежень
В майбутньому я бачу величезний потенціал в інтеграції хімічних та функціональних обмежень у моделі ШІ. Наприклад, ви можете встановити моделі вимог до хімічної стійкості матеріалу, його електропровідності або оптичних властивостей. Це створить матеріали, які не тільки мають унікальні квантові властивості, але й підходять для практичного використання.
Важливо також розробити методи автоматичного синтезу матеріалів, запропонованих AI. Це суттєво прискорить процес розробки нових матеріалів та зменшить витрати на дослідження.
Висновок: Майбутнє матеріалознавства стоїть за симбіозом людини та штучного інтелекту
Революція в матеріалах, спричиненій появою штучного інтелекту, тільки починається. Такі інструменти, як Scigen, відкривають нові можливості для створення матеріалів з екзотичними квантовими властивостями, які можуть революціонізувати квантові обчислення, енергію та інші сфери науки та техніки.
Однак важливо пам’ятати, що AI – це не магічна паличка, а потужний інструмент, який вимагає компетентного використання. Симбіоз людського досвіду та інтуїції з обчислювальною силою штучного інтелекту є запорукою майбутньої матеріалознавства. Ми повинні навчитися використовувати AI для розширення наших можливостей, а не для заміни людського розуму.
Джерело: sortis.com.ua
