جاكرتا - استخدمت Google DeepMind الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) للتنبؤ ببنية أكثر من 2 مليون مادة جديدة. هذا اختراق يزعم أنه يمكن استخدامه على الفور لتحسين تكنولوجيا العالم الحقيقي.
في ورقة بحثية نشرت في المجلة العلمية Nature يوم الأربعاء ، 29 نوفمبر ، قالت شركة الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Alphabet إن ما يقرب من 400،000 تصميم مادي افتراضي يمكن إنتاجه على الفور في الظروف المختبرية.
وتشمل التطبيقات المحتملة لهذا البحث زيادة إنتاج البطاريات والألواح الشمسية ورقائق الكمبيوتر المتفوقة.
يمكن أن يكون اكتشاف مواد جديدة وتجميعها عملية باهظة الثمن وتستغرق وقتا طويلا. على سبيل المثال ، يستغرق الأمر حوالي عقدين من الأبحاث قبل أن يتم إنتاج بطاريات أيون الليثيوم - التي تستخدم حاليا لتوليد الطاقة لأي شيء من الهواتف المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المحمولة إلى السيارات الكهربائية - تجاريا.
"نأمل أن تؤدي التحسينات الكبيرة في التجارب والتآكل الذاتي ونماذج التعلم الآلي إلى تقصير الفترة الزمنية من 10 إلى 20 عاما بشكل كبير إلى شيء أسهل في الإدارة" ، قال إيكين دوغوس كوبوك ، عالم الأبحاث في DeepMind.
تم تدريب DeepMind الذكاء الاصطناعي باستخدام بيانات من مشروع المواد ، وهي مجموعة بحثية دولية تأسست في مختبر لورانس بيركلي الوطني في عام 2011 ، تتكون من أبحاث موجودة حول حوالي 50،000 مادة معروفة بالفعل.
وقالت الشركة إنها ستشارك الآن بياناتها مع مجتمع الأبحاث، على أمل تسريع المزيد من الاختراقات في الاكتشاف المادي.
"تميل الصناعة إلى عدم الاستمتاع بالمخاطرة بشكل أو بآخر عندما يتعلق الأمر بزيادة التكاليف ، وعادة ما تستغرق المواد الجديدة بعض الوقت قبل أن تصبح تكاليف فعالة" ، قالت كريستين بيرسون ، مديرة مشروع المواد.
وقال: "إذا استطعنا تقليص هذا الوقت أكثر قليلا، فسيعتبر اختراقا حقيقيا".
بعد استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ باستقرار هذه المادة الجديدة ، قال DeepMind إنه سيركز على التنبؤ بمدى سهولة التمثيل في المختبرات.
The English, Chinese, Japanese, Arabic, and French versions are automatically generated by the AI. So there may still be inaccuracies in translating, please always see Indonesian as our main language. (system supported by DigitalSiber.id)
العلامات الأكثر شيوعًا
#Prabowo Subianto #السنة الجديدة #يوم الأم #ناتارو #عيد الميلادجمع
