Egy új mesterséges intelligencia eszköz jelentősen felgyorsíthatja az új anyagok fejlesztését, különösen a napelemek és más optoelektronikai eszközök terén – állítja a megoldást feltaláló tudóscsoport.
A friss fejlesztés képes előre jelezni egy anyag optikai tulajdonságait, pusztán a kristályszerkezete alapján, ami forradalmasíthatja az anyagkutatást. Márpedig az anyagok optikai tulajdonságainak megértése kulcsfontosságú a LED-ek, napelemek, fotodetektorok és fotonikus integrált áramkörök fejlesztésében. A hagyományos módszerek bonyolult matematikai számításokat és óriási számítási kapacitást igényelnek, ami nehezíti a nagyszámú anyag gyors tesztelését, viszont egy kifejezetten erre kiképzett AI született őstehetség ezeknek a feladatoknak a végrehajtásában, ezáltal sokkal-sokkal előrébb hozhatja fejlett anyagok megjelenését, amelyek még hatékonyabb napelemeket, jelentősen jobb teljesítményű LED-eket és még egy sor más jövőbe mutató eszközt adhatnak a világnak.
A japán Tohoku Egyetem és az amerikai Massachusettsi Technológiai Intézet (MIT) kutatói által kifejlesztett új mesterséges intelligencia modell képes előre jelezni a különböző anyagok optikai tulajdonságait a fény széles spektrumán, mindössze az anyag kristályszerkezetének felhasználásával.
„Az optika a kondenzált anyagok fizikájának lenyűgöző része, amit a Kramers-Krönig (KK) összefüggés irányít. Ez egy ok-okozati kapcsolat az optikai tulajdonságok között, és ha egy optikai tulajdonság ismert, akkor a KK összefüggés segítségével az összes többi optikai tulajdonság is levezethető. Érdekes látni, hogy az AI modellek hogyan képesek elsajátítani ezeket a fizikai fogalmakat” – magyarázta Nguyen Tuan Hung, a Tohoku Egyetem Interdiszciplináris Tudományok Határintézetének kutatásban résztvevő adjunktusa.
Az új modell alapja az „ensemble embedding” nevű gépi tanulási módszer, ami több modell vagy algoritmus kombinálásával javítja az előrejelzések pontosságát. „Ez a megközelítés túlmutat az emberi intuíció határain, de széles körben alkalmazható a predikciós pontosság növelésére anélkül, hogy a neurális hálózatok struktúráját módosítanánk” – fűzte hozzá a kutatás másik tudósa, Abhijatmedhi Chotrattanapituk, a MIT villamosmérnöki és számítástechnika szakos hallgatója.
Az együttműködő japán és amerikai kutatók szerint a módszer rendkívül precíz optikai előrejelzéseket tesz lehetővé, kizárólag kristályszerkezetek alapján, ami sokféle alkalmazást tesz lehetővé a közeljövőben – elég például nagy teljesítményű napelemek anyagainak szűrésére vagy kvantumanyagok felismerésére gondolni, mint lehetséges fejlesztési terület, ami jelentősen átírja a ma ismert technológiai lehetőségeket, mint a megújuló energiatermelés, mind pedig a gyártástechnológiák és az informatikai, elektronikai eszközök szintjén.
Az új eredményeket felmutató tudósok célja most az, hogy új adatbázisokat hozzanak létre különböző anyagtulajdonságokhoz – például mechanikai és mágneses jellemzőkhöz, ezáltal tovább bővítsék az MI modell képességeit az anyagtulajdonságok kristályszerkezet alapú előrejelzésére.
Főoldali kép: senivpetro – Freepik
A HIPA támogatásával megvalósuló 1,9 millió eurós beruházás révén az amerikai NI egyebek mellett új generációs tesztelési megoldásokat fejleszt.
Pályakezdők és évtizedes tapasztalattal rendelkezők is csatlakozhatnak a Paks II. szakembergárdájához. Az aktuális lehetőségeket a tavaszi állásbörzéken is meg lehet ismerni.