أصدرت شركة Microsoft Research نظامًا ثوريًا للذكاء الاصطناعي يسمى MatterGen، والذي يمكنه إنشاء مواد جديدة بناءً على خصائص محددة ومن المتوقع أن يؤدي إلى تسريع عملية البحث وتطوير التقنيات الرئيسية مثل البطاريات والألواح الشمسية بشكل كبير. يقوم MatterGen بتخريب الطريقة التقليدية لاكتشاف المواد الجديدة، فهو لم يعد يعتمد على فحص كميات هائلة من المركبات الموجودة، ولكنه يقوم مباشرة بإنشاء مواد جديدة بناءً على الخصائص المطلوبة، بنفس الكفاءة والملاءمة التي يقوم بها مولد الصور AI بإنشاء الصور بناءً على أوصاف النص. وسيكون لهذه التكنولوجيا المتقدمة تأثير عميق على تخزين الطاقة والحوسبة، ومن المتوقع أن تزيد من شعبية السيارات الكهربائية وتقلل من تكلفة الطاقة المتجددة.
يمثل إطلاق MatterGen تغييرًا أساسيًا في الطريقة التي يكتشف بها العلماء المواد الجديدة. على عكس الطرق التقليدية، بدلاً من فحص ملايين المركبات الموجودة، يقوم MatterGen مباشرة بإنشاء مواد جديدة بناءً على الخصائص المطلوبة، على غرار الطريقة التي يقوم بها مولد الصور AI بإنشاء صورة من وصف نصي.
يستخدم MatterGen نموذجًا خاصًا للذكاء الاصطناعي يُسمى نموذج الانتشار، وهو مشابه لمولدات الصور مثل DALL-E، ولكنه مُكيَّف للعمل مع الهياكل البلورية ثلاثية الأبعاد. يعمل النظام بشكل تدريجي على تحسين الترتيبات الذرية العشوائية، مما يؤدي إلى الحصول على مواد مفيدة مستقرة وتفي بمعايير محددة. تظهر الأبحاث أن المواد التي تنتجها MatterGen "من المرجح أن تكون جديدة ومستقرة 15 مرة، وأقرب 15 مرة من الحد الأدنى من الطاقة المحلية" من طرق الذكاء الاصطناعي السابقة. وهذا يعني أن المواد الناتجة ليست فقط أكثر عملية، ولكنها أيضًا أسهل في التنفيذ.
وفي عرض مذهل، تعاون فريق مايكروسوفت مع علماء من معهد شنتشن للتكنولوجيا المتقدمة في الصين لتجميع مادة جديدة، TaCr2O6، والتي كانت قريبة جدًا من نتائج تصميم MatterGen، والتحقق من قيمة التطبيق العملي للنظام. يتميز MatterGen بالمرونة بشكل خاص ويمكن "ضبطه بدقة" لإنتاج مواد ذات هياكل بلورية محددة وخصائص إلكترونية أو مغناطيسية بناءً على احتياجات محددة. ستكون هذه الخاصية ذات أهمية خاصة عند تصميم المواد لتطبيقات صناعية محددة.
يمكن للتطبيقات المحتملة لهذه التكنولوجيا أن تحول مجالات تخزين الطاقة والحوسبة. يعد تطوير مواد جديدة أمرًا بالغ الأهمية لتعزيز تخزين الطاقة وتصميم أشباه الموصلات وتكنولوجيا احتجاز الكربون. على سبيل المثال، يمكن لمواد البطاريات المحسنة أن تعمل على تسريع اعتماد السيارات الكهربائية، في حين أن مواد الخلايا الشمسية الأكثر كفاءة يمكن أن تجعل الطاقة المتجددة ميسورة التكلفة.
لتسريع الاكتشافات العلمية، أصدرت Microsoft الكود المصدري لـ MatterGen بموجب ترخيص مفتوح المصدر حتى يتمكن الباحثون حول العالم من الابتكار على هذا الأساس. تم تطوير MatterGen كجزء من مبادرة مايكروسوفت "الذكاء الاصطناعي والعلوم"، والتي تهدف إلى استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع الاكتشافات العلمية. بالإضافة إلى ذلك، تتكامل MatterGen مع منصة Azure Quantum Elements التابعة لشركة Microsoft لتوفير خدمات الحوسبة السحابية للمؤسسات والباحثين.
ومع ذلك، يحذر الخبراء أيضًا من أنه على الرغم من أن MatterGen يمثل تقدمًا مهمًا، إلا أنه لا تزال هناك حاجة إلى اختبارات وتحسينات مكثفة لنقل المواد المصممة حسابيًا إلى التطبيقات العملية. وعلى الرغم من أن النتائج المتوقعة لهذا النظام مشجعة، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى التحقق منها تجريبيا قبل التطبيق الصناعي. ومع ذلك، فإن التطور التكنولوجي لشركة MatterGen يعد بلا شك خطوة مهمة في استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع الاكتشافات العلمية.
المدونة: https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/mattergen-a-geneative-model-for-inorganic-materials-design/
تسليط الضوء على:
**MatterGen هو نظام ذكاء اصطناعي جديد قادر على إنتاج مواد جديدة بناءً على احتياجات محددة، مما قد يؤدي إلى تسريع تطوير التكنولوجيا. **
** يستخدم هذا النظام نموذج الانتشار لتوليد مواد مستقرة بمعدل نجاح أعلى بـ 15 مرة من ذي قبل. **
** تجعل Microsoft هذه التقنية مفتوحة المصدر لتعزيز الابتكار والتعاون في البحث العلمي العالمي. **
باختصار، يمثل ظهور MatterGen ثورة في مجال علم المواد، وطبيعتها مفتوحة المصدر ستعمل على تعزيز التعاون العالمي في مجال البحث العلمي، وتسريع تطوير وتطبيق مواد جديدة، وضخ حيوية جديدة في التطور العلمي والتكنولوجي المستقبلي. ونحن نتطلع إلى رؤية استخدام MatterGen على نطاق واسع في مختلف المجالات والمساهمة في مستقبل أفضل للبشرية.