گونه هوش مصنوعی از توسعه فناوری نانو پشتیبانی میکند
برای دههها، فناوری نانو وعده داده بود که با دستکاری ماده در سطح اتمی، صنایع را متحول کند.
اما اکنون، هوش مصنوعی این چشمانداز را تقویت میکند، اکتشافات را تسریع میکند و موادی را ایجاد میکند که تقریباً زنده به نظر میرسند.
در آزمایشگاههای سراسر جهان، الگوریتمهای هوش مصنوعی نانوساختارها را سریعتر از هر انسانی طراحی و آزمایش میکنند.
نتیجه، نسل جدیدی از «مواد هوشمند» است که قادر به حس کردن، سازگاری و حتی ترمیم خود هستند.
به طور سنتی، توسعه نانومواد یک فرآیند آهسته و پر زحمت بوده است.
دانشمندان نمونههای بیشماری را سنتز میکردند، خواص آنها را آزمایش میکردند و فرمولاسیونهای شیمیایی را از طریق آزمون و خطا تنظیم میکردند.
امروزه، مدلهای هوش مصنوعی که بر روی مجموعه دادههای وسیعی از ساختارهای مولکولی آموزش دیدهاند، میتوانند پیشبینی کنند که کدام ترکیب از اتمها، ویژگیهای مطلوب ، مانند: رسانایی، انعطافپذیری یا مقاومت در برابر حرارت را قبل از ساخت آنها به دست میدهند.
این تلفیق نانوفناوری و یادگیری ماشینی، نحوه تفکر ما در مورد علم مواد را متحول میکند.
در یک نمونه نوظهور، ساخت هدایتشده توسط هوش مصنوعی، مواد خود ترمیمشوندهای را قادر میسازد که به طور خودکار ترکهای میکروسکوپی را ترمیم میکنند.
محققان با جاسازی نانوکپسولهای حاوی عوامل ترمیمکننده در پوششها یا کامپوزیتها، میتوانند سطوحی ایجاد کنند که هنگام آسیبدیدگی “ترمیم” میشوند.
مدلهای هوش مصنوعی به بهینهسازی اندازه و قرارگیری این کپسولها برای حداکثر کارایی کمک میکنند.
همین اصل برای طراحی پوششهای تطبیقی که بافت یا بازتاب را بسته به دما، رطوبت یا قرار گرفتن در معرض نور تغییر میدهند، استفاده میشود.
ذخیره انرژی و الکترونیک نیز از این هوش نانومقیاس بهرهمند میشوند.
الگوریتمهای یادگیری ماشین برای پیشبینی چگونگی تعامل نانوذرات در باتریها و ابرخازنها استفاده میشوند که منجر به طراحیهایی با طول عمر بیشتر و قابلیت شارژ سریعتر میشود.
در صنعت نیمههادی، نانوساخت هدایتشده توسط هوش مصنوعی میتواند نقص در تراشهها را کاهش داده و قدرت محاسبات را فراتر از محدودیتهای فیزیکی فعلی افزایش دهد.
ادغام هوش مصنوعی و نانوفناوری نه تنها در مورد سرعت، بلکه در مورد خلاقیت نیز هست.
شبکههای عصبی در حال کشف الگوها و امکاناتی هستند که دانشمندان انسانی ممکن است از آنها غافل شوند.
به عنوان مثال، هوش مصنوعی ساختارهای مولکولی کاملاً جدیدی را برای کاتالیزورهایی پیشنهاد کرده است که تولید هیدروژن یا جذب کربن را بهبود میبخشند.
این اکتشافات، که به صورت تجربی تأیید شدهاند، راه را برای فناوریهای پایدارتر هموار میکنند.
با این حال، مانند هر همگرایی قدرتمندی، چالشها همچنان پابرجا هستند. پیچیدگی نانوسیستمها، مدلسازی کامل آنها را دشوار میکند و سوالات اخلاقی در مورد استقلال طراحی مبتنی بر هوش مصنوعی وجود دارد، به خصوص اگر مواد شروع به سازگاری یا تکامل به روشهای غیرمنتظره کنند.
علاوه بر این، نیاز به شفافیت در تصمیمگیری هوش مصنوعی هنگام توسعه موادی که ممکن است وارد بدن انسان یا اکوسیستمها شوند، بسیار مهم میشود.
با وجود این نگرانیها، پیوند فناوری نانو و هوش مصنوعی نشاندهنده یک تغییر عمیق است.
دیگر صرفاً ساختن چیزهای کوچکتر مطرح نیست؛ بلکه ساختن مادهای هوشمندتر است. با کمرنگ شدن مرز بین یادگیری ماشین و علم مواد، جهان ممکن است به زودی آیندهای را ببیند که در آن همه چیز از پنلهای خورشیدی گرفته تا ایمپلنتهای جراحی دارای کمی هوش در مقیاس نانو باشد.
لینک مفید:چگونه هوش مصنوعی می تواند درمان شخصی برای سرطان را ارائه دهد
بیشتر بدانید:پیشرفت مواد، تحقق فناوری هوش مصنوعی را تسریع میکند
بیشتر بخوانید:هوش مصنوعی، دقت در تجزیه و تحلیل نانومواد را بهبود میبخشد
تاریخ:1404/10/16
مهسا نعمتی
