تواصل - فريق التحرير:
نجح علماء من جامعة كاليفورنيا في سان دييجو في تطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ ببنية وخصائص أكثر من 31 مليون مادة لم تكن موجودة.
اقرأ أيضًا:
«الدفاع المدني» يدعو المهتمين بالذكاء الاصطناعي لهذا الأمر الهام
اكتشاف مواد جديدة ذات خصائص استثنائية
من الممكن أن تؤدي أداة الذكاء الاصطناعي "M3GNet" إلى اكتشاف مواد جديدة ذات خصائص استثنائية، وفقًا لما ذكره العلماء في دراستهم التفصيلية التي نشرت في دورية "نيتشر" العلمية.
وتمكنت الخوارزمية من ملء قاعدة بيانات ضخمة من المواد التي لم يتم تصنيعها بعد على الفور، والتي يستخدمها المهندسون بالفعل في بحثهم عن أقطاب أكثر كثافة للطاقة لبطاريات الليثيوم أيون، المستخدمة في كل شيء، بدءًا من الهواتف الذكية وحتى السيارات الكهربائية.
اقرأ أيضًا:
الذكاء الاصطناعي يتوحش.. Deepfake وتقنيات تحاكي البشر
التنبؤ بهياكل البروتين
وشبّه أستاذ الهندسة النانوية في جامعة كاليفورنيا في سان دييجو، شيو بينج أونج، أداة الذكاء الاصطناعي "M3GNet" بخوارزمية الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي أنشأتها "DeepMind" من شركة "جوجل" الأمريكية، والقادرة على التنبؤ بهياكل البروتين.
وقال أونج: "على غرار البروتينات، نحتاج إلى معرفة بنية المادة للتنبؤ بخصائصها"، وأضاف: "نعتقد حقًا أن بنية "M3GNet" هي أداة تحويلية يمكن أن توسع بشكل كبير من قدرتنا على استكشاف مواد كيميائية وهياكل جديدة".
ويخطط الفريق العلمي حاليًا لتوسيع عدد المواد الموجودة في قاعدة البيانات بشكل كبير، مع الاستمرار في التحقق من المواد التي قد تكون مفيدة في مساعدة الاكتشافات العلمية المستقبلية.
ووفق التقديرات، فإن أكثر من مليون مادة من أصل 31 مليون مادة التي اكتشفها نظام الذكاء الاصطناعي "M3GNet"، والموجودة في قاعدة بيانات "matterverse.ai"، مستقرة بما يكفي للاستخدام.
