Yapay Zeka ile Nanokristallerin Sırrı Çözülüyor!

ABD’deki bilim insanlarının yüzyıllık bir sorunu çözmesi, daha güçlü ve uzun ömürlü bataryaların geliştirilmesinde önemli bir adım olarak değerlendiriliyor.

Bu karmaşık meselenin merkezinde, elektronikten arkeolojiye kadar geniş bir yelpazede ilerleme sağlayan nanokristallerin atomik yapılarının doğru bir şekilde belirlenmesi bulunuyor.

Önceden uygulanan metotlar, büyük ve saf kristallerin içine X ışını gönderilerek net desenlerin elde edilmesini sağlıyordu. Ancak bu yöntem, X ışınlarını belirsiz desenlere dönüştüren toz halindeki nanokristaller için işe yaramıyordu.

New York’taki Columbia Mühendislik Fakültesi’nden bir ekip, nanokristallere ait deseni izlemek için özel olarak geliştirilmiş bir yapay zeka algoritmasını kullanarak maddenin atomik yapısını tespit etme başarısını gösterdi.

Columbia Mühendislik Fakültesi’nde malzeme bilimi, uygulamalı fizik ve matematik alanında öğretim üyesi olan Simon Billinge, “Yapay zeka, çeşitli yapıları içeren bir veritabanından öğrendiklerini kullanarak bu sorunu çözdü” ifadelerini kullandı.

Tıpkı ChatGPT’nin dil örüntülerini öğrenmesi gibi, bu yapay zeka modeli de doğanın sunduğu atom düzenlerinin örüntülerini kavradı.

Geliştirilen PXRDnet aracı, onbinlerce bilinen madde üzerine eğitildiği için, insan saç telinden binlerce kat daha ince olan 10 angström boyutundaki küçük kristallerin yapısını çözebiliyor.

Bu ilerleme, malzeme biliminde kaydedilen önemli bir gelişmeyi temsil ederken, araştırmacıların geleneksel yöntemlerle ulaşamayacakları nanomalzemeleri tanımlama ve özelliklerini belirleme becerilerini önemli ölçüde artırıyor.

Ayrıca, son yıllarda yapay zeka alanındaki büyük ilerlemeleri de gözler önüne seriyor. Araştırmacılar, bu tür bir keşfin her zaman imkânsız olduğu düşünülüyordu.

Columbia’daki projeyi yöneten Gabe Guo, “Ortaokuldayken bu alandaki algoritmalar, kedileri köpeklerden ayırmaya çalışıyordu” şeklinde bir hatırlatmada bulundu.

Şu anda bizim gibi çalışmalar, yapay zekanın bilim insanlarının yeteneklerini artırma ve inovasyonu yeni seviyelere taşıma potansiyelini vurguluyor.

Bu araştırma, “Ab initio structure solutions from nanocrystalline powder diffraction data via diffusion models” (Difüzyon modelleri aracılığıyla nanokristal toz difraksiyon verilerinden ab initio yapı çözümleri) başlıklı çalışmayla, pazartesi günü Nature Materials isimli hakemli bir dergide yayımlandı.

Columbia Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü Başkanı Hod Lipson, “Yapay zekanın fizik veya geometri konusunda pek az arka plana sahip olmasına rağmen, bir asırdır zorluklar yaşatan bir bulmacayı çözüme kavuşturmasını görmek beni son derece heyecanlandırıyor” dedi.

Bu durum, zorluklarla karşılaşan pek çok diğer alanda gelecekteki gelişmelerin sinyalini veriyor.