Yapay Zeka ile Atomların Hareketi İlk Kez Görüntülendi
Bilim insanları, malzeme bilimi, ilaç ve elektronikte önemli olan nano parçacıkların gizli hareketlerini ortaya çıkaran çığır açıcı bir yapay zeka destekli teknik geliştirdiler.
Yapay zekayı elektron mikroskobuyla bütünleştirerek araştırmacılar artık daha önce gürültüyle gizlenen atom seviyesindeki değişiklikleri görselleştirebiliyorlar. Bu çığır açıcı buluş, bu minik parçacıkların çeşitli koşullar altında nasıl davrandığının daha net anlaşılmasını sağlayarak endüstriyel süreçleri ve bilimsel keşifleri kökten değiştirebilir.
Yapay Zeka ve Elektron Mikroskobu Nano Parçacık Davranışını Aydınlatıyor
Bilim insanları, nano parçacıkların zaman içinde nasıl hareket ettiğini ve değiştiğini ortaya çıkarmak için yeni bir yöntem geliştirdiler. Bu minik parçacıklar ilaç, elektronik ve enerji gibi endüstrilerde önemli bir rol oynuyor. Science dergisinde yayınlanan bu çığır açıcı buluş, nano parçacıkların farklı koşullara nasıl tepki verdiğinin ayrıntılı görsellerini oluşturmak için yapay zekayı elektron mikroskobuyla birleştiriyor.
“Nanopartikül tabanlı katalitik sistemler toplum üzerinde muazzam bir etkiye sahip,” diye açıklıyor NYU Veri Bilimi Merkezi direktörü ve matematik ve veri bilimi profesörü, makalenin yazarlarından biri olan Carlos Fernandez-Granda. “Üretilen tüm ürünlerin yüzde 90’ının üretim zincirlerinin bir yerinde katalitik süreçleri içerdiği tahmin ediliyor. Malzemelerde atom düzeyindeki yapısal dinamiklerin keşfi için yeni bir pencere açan bir yapay zeka yöntemi geliştirdik.”
Solda elektron mikroskobuyla görüntülenen bir platin nanopartikül var. Veriler, tek tek atomları görüntülemek için yeterli mekansal çözünürlüğe sahip. Ancak, bu görüntüler yüksek zamansal çözünürlük nedeniyle gürültü tarafından büyük ölçüde bozulmuş durumda, yine de işlevselliğiyle ilişkili nanopartikül yüzeyindeki temel dinamik davranışı görselleştirmek için gerekli. Sağda, gürültüyü etkili bir şekilde ortadan kaldırabilen ve nanopartikülün atomik yapısını ortaya çıkarabilen bir AI sisteminin çıktısı var. Kaynak: Arizona State’ten Peter Crozier ve Joshua Vincent ile NYU’dan Carlos Fernandez-Granda ve Sreyas Mohan’ın izniyle.
Yapay Zeka ve Elektron Mikroskobunun Eşsiz Detaylar İçin Birleştirilmesi
Arizona Eyalet Üniversitesi, Cornell Üniversitesi ve Iowa Üniversitesi’nden bilim insanlarıyla iş birliği içinde yürütülen araştırma, elektron mikroskobu ile yapay zekayı birleştiriyor. Bu güçlü kombinasyon, bilim insanlarının moleküler yapıları ve hareketleri -bir metrenin milyarda birine kadar- eşi benzeri görülmemiş detay ve hızla gözlemlemelerine olanak tanıyor.
Arizona Eyalet Üniversitesi’nde malzeme bilimi ve mühendisliği profesörü ve makalenin yazarlarından biri olan Peter A. Crozier, “Elektron mikroskobu, görüntüleri yüksek bir mekansal çözünürlükte yakalayabilir, ancak nanopartiküllerin atomik yapısının kimyasal reaksiyonlar sırasında değiştiği hız nedeniyle, işlevlerini anlamak için çok yüksek bir hızda veri toplamamız gerekiyor” diye açıklıyor. “Bu, son derece gürültülü ölçümlerle sonuçlanıyor. Bu gürültüyü otomatik olarak nasıl ortadan kaldıracağını öğrenen ve temel atom düzeyindeki dinamiklerin görselleştirilmesini sağlayan bir yapay zeka yöntemi geliştirdik.”
Derin Öğrenme ile Atomik Hareketleri Ortaya Çıkarma
Bir nanopartikül üzerindeki atomların hareketini gözlemlemek, endüstriyel uygulamalardaki işlevselliği anlamak için çok önemlidir. Sorun, atomların verilerde neredeyse hiç görünmemesi, bu nedenle bilim insanlarının nasıl davrandıklarından emin olamamasıdır; bu, eski bir kamerayla gece çekilmiş bir videodaki nesneleri izlemeye eşdeğerdir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için makalenin yazarları, elektron mikroskobu görüntülerini “aydınlatabilen” ve altta yatan atomları ve dinamik davranışlarını ortaya çıkarabilen yapay zekanın hesaplama motoru olan derin bir sinir ağını eğittiler.
“Parçacıktaki değişikliklerin doğası, atom yapısında, parçacık biçiminde ve yöneliminde hızlı değişiklikler olarak ortaya çıkan akış periyotları da dahil olmak üzere son derece çeşitlidir; bu dinamikleri anlamak için yeni istatistiksel araçlar gerekir” diye açıklıyor Cornell Üniversitesi İstatistik ve Veri Bilimi Bölümü profesörü ve yardımcı başkanı, Ulusal İstatistik Bilimleri Enstitüsü müdürü ve makalenin yazarlarından biri olan David S. Matteson. “Bu çalışma, akışkanlığı ölçmek ve parçacıkların düzenli ve düzensiz durumlar arasında geçiş yaparken kararlılığını izlemek için topolojik veri analizini kullanan yeni bir istatistik sunuyor.”
Kaynak: https://scitechdaily.com