Google DeepMind Yapay Zekası 380,000 Yeni Malzeme Keşfetti. Bu Robot Onları Pişiriyor.

Google DeepMind Yapay Zekası 380,000 Yeni Malzeme Keşfetti. Bu Robot Onları Pişiriyor.

Zaman Damgası: 30 Kasım 2023 5:40
Google DeepMind Yapay Zekası 380,000 Yeni Malzeme Keşfetti. Bu Robot Onları Pişiriyor. PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

Bir robot kimyager, yeni materyallerden oluşan bir hazine yaratmak için yapay zeka beyniyle bir araya geldi.

Google DeepMind ve Berkeley'deki Kaliforniya Üniversitesi'nin ortaklaşa yaptığı iki çalışma, pillerde ve pillerde potansiyel olarak yararlı olanlar da dahil olmak üzere yeni malzemelerin özelliklerini tahmin eden bir sistemi tanımlıyor. Güneş hücreleri—ve bunları bir robot kol.

Gündelik malzemeleri olağan karşılıyoruz: tatil ziyafeti için plastik bardaklar, akıllı telefonlarımızdaki bileşenler veya soğuk rüzgarlar çarptığında bizi sıcak tutan ceketlerdeki sentetik elyaflar.

Bilim insanları titizlikle her şeyi inşa etmemizi sağlayan yaklaşık 20,000 farklı malzeme türünü keşfettiler. bilgisayar çipleri kabarık paltolara ve uçak kanatlarına. On binlerce potansiyel olarak yararlı malzeme daha üzerinde çalışılıyor. Ancak biz sadece yüzeyi çizdik.

Berkeley ekibi Malzemeleri karıştırıp ısıtan, tarifleri otomatik olarak malzemeye dönüştüren, şef benzeri bir robot geliştirdi. A-Lab adı verilen sistem, bir "tat testi" olarak, her nihai ürünün kimyasal özelliklerini analiz ederek hedefine ulaşıp ulaşmadığını görüyor.

Bu arada, DeepMind'ın yapay zekası A-Lab şefinin pişirmesi için sayısız tarif hayal ettim. Çok ağır bir liste. Popüler bir makine öğrenimi stratejisini kullanarak, yapay zeka bulundu iki milyon kimyasal yapı ve 380,000 yeni kararlı malzeme; bunların çoğu insan sezgilerine aykırıdır. Yazarlar, çalışmanın şu anda bildiğimiz materyallerin "büyüklük sırasına göre" genişletilmesi olduğunu söylüyor yazdı.

A-Lab, DeepMind'ın yemek kitabını kullanarak 17 gün boyunca çalıştı ve 41 hedef kimyasaldan 58'ini sentezledi; bu, yıllar olmasa da aylar süren geleneksel deneylerle kazanılacak bir başarıydı.

İşbirliği, malzeme biliminde yeni bir çağ başlatabilir. “Çok etkileyici” şuraya Çalışmada yer almayan Princeton Üniversitesi'nden Dr. Andrew Rosen.

Kimyasallardan Konuşalım

Etrafına bak. Hafife aldığımız birçok şey (üzerinde gezindiğiniz akıllı telefon ekranı) malzeme kimyasına dayanmaktadır.

Bilim adamları kimyasal olarak kararlı yapıları keşfetmek için uzun süredir deneme yanılma yöntemini kullanıyorlar. Lego blokları gibi, bu bileşenler de dramatik sıcaklık değişimlerine veya yüksek basınçlara direnen karmaşık malzemelere yerleştirilebilir ve bu da dünyayı derin denizden uzaya kadar keşfetmemize olanak tanır.

Haritalandıktan sonra bilim insanları bu bileşenlerin kristal yapılarını yakalar ve bu yapıları referans olarak saklar. Onbinlercesi halihazırda veri bankalarına yatırıldı.

Yeni çalışmada DeepMind bu bilinen kristal yapılardan yararlandı. Ekip, yüz binlerce materyalin bulunduğu devasa bir kütüphanede bir yapay zeka sistemi eğitti. Malzeme Projesi. Kütüphane, halihazırda aşina olduğumuz ve kullandığımız materyallerin yanı sıra, bilinmeyen ancak potansiyel olarak faydalı özelliklere sahip binlerce yapıyı da içeriyor.

DeepMind'ın yeni yapay zekası, bir malzemeyi hangi özelliklerin çekici kıldığını öğrenmek için Malzeme Projesi'nden bilinen 20,000 inorganik kristal ve diğer 28,000 gelecek vaat eden aday üzerinde eğitim aldı.

Esas itibarıyla yapay zeka, yemek tarifleri deneyen bir aşçı gibi çalışıyor: Buraya biraz bir şeyler ekleyin, orada bazı malzemeleri değiştirin ve deneme-yanılma yoluyla istenen sonuçlara ulaşır. Veri setinden elde edilen verilerle, potansiyel olarak stabil yeni kimyasallar ve bunların özellikleri hakkında tahminler üretildi. Sonuçlar, "tariflerini" daha da geliştirmek için yapay zekaya geri beslendi.

Birçok turda eğitim, yapay zekanın küçük hatalar yapmasına izin verdi. Yapay zeka, birden fazla kimyasal yapıyı aynı anda değiştirmek yerine (potansiyel olarak yıkıcı bir hareket) küçük kimyasal değişiklikleri yinelemeli olarak değerlendirdi. Örneğin, bir kimyasal bileşeni diğeriyle değiştirmek yerine yalnızca yarısını değiştirmeyi deneyebilir. Takaslar işe yaramadıysa sorun yok, sistem istikrarlı olmayan adayları ayıkladı.

Yapay zeka sonunda 2.2 milyon kimyasal yapı üretti; bunların 380,000'inin sentezlenmesi halinde stabil olacağını tahmin etti. Yeni bulunan malzemelerin 500'den fazlası, günümüz pillerinde kritik bir rol oynayan lityum iyon iletkenlerle ilgiliydi.

"Bu, malzeme keşfi için ChatGPT'ye benziyor" şuraya Araştırmada yer almayan Cornell Üniversitesi'nden Dr. Carla Gomes.

Önemli Olan Zihin

DeepMind'ın yapay zeka tahminleri tam olarak şudur: Kağıt üzerinde iyi görünen şeyler her zaman işe yaramayabilir.

İşte burada A-Lab devreye giriyor. UC Berkeley'den Dr. Gerbrand Ceder ve Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'ndan bir ekip, 30,000'den fazla yayınlanmış kimyasal tarif konusunda eğitim almış bir yapay zeka tarafından yönetilen otomatik bir robotik sistem inşa etti. A-Lab, robotik kollar kullanarak malzemeleri bir tarife göre toplayarak, karıştırarak ve ısıtarak yeni malzemeler üretiyor.

A-Lab, iki haftadan fazla süren eğitim sonucunda hiçbir insan katkısı olmadan 41 yeni malzeme için bir dizi tarif üretti. Bu tam bir başarı değildi: 17 malzeme hedefine ulaşamadı. Ancak robot, çok az insan müdahalesiyle bu malzemeleri hiçbir aksama olmadan sentezledi.

İki çalışma birlikte günümüzün küresel zorluklarını karşılayabilecek yeni bileşiklerden oluşan bir evren açıyor. Sonraki adımlar, fiziksel dünyaya ilişkin anlayışını daha da geliştirmek için algoritmaya kimyasal ve fiziksel özellikler eklemeyi ve test için daha fazla malzeme sentezlemeyi içerir.

DeepMind yapay zekasını ve bazı kimyasal tariflerini kamuoyuna yayınlıyor. Bu arada A-Lab, veri tabanından tarifleri çalıştırıyor ve sonuçlarını Malzeme Projesine yüklüyor.

Ceder'a göre yapay zeka tarafından oluşturulan yeni malzemelerin haritası "dünyayı değiştirebilir." Burası A-lab'ın kendisi değil, o şuraya. Daha ziyade “ürettiği bilgi ve enformasyondur.”

Resim Kredisi: Marilyn Sargent/Berkeley Laboratuvarı

Zaman Damgası:

Den fazla Tekillik Merkezi