Yapay Zekâ, Yeni ve Değerli Nadir Toprak Bileşiklerini Bulabilir

Nadir toprak elementleri, akıllı telefonlar, geniş bant kablolar, rüzgâr türbinleri ve elektrikli arabalara kadar her türlü elektronikte çok önemli bileşenlerdir. Ancak, nadir toprakların kullanımını genişletebilecek faydalı bileşikleri bulmak zordur.

Şimdi bilim insanları, yeni nadir toprak bileşiklerinin araştırılmasına yardımcı olacak akıllıca bir yol buldular: Öngörü güçlerine sahip yeni geliştirilmiş bir yapay zekâ sistemi.

Burada kullanılan yapay zekâ türü makine öğrenimidir, adından da anlaşılacağı gibi, yazılımın bir bilgi veri tabanını (bu durumda nadir toprak bileşikleri üzerinde) incelediği, daha sonra söz konusu veri tabanı için yeni potansiyel eşleşmeleri tespit etmesini sağlayan kalıpları ve korelasyonları tanıdığı yerdir.

Iowa Eyalet Üniversitesi'ndeki Ames Laboratuvarı'ndan malzeme bilimcisi Prashant Singh, "Makine öğrenimi burada gerçekten önemlidir, çünkü aslında malzemelerin hepsi nadir toprak topluluğundaki herkes tarafından çok iyi bilinir" diyor.

"Ancak, bilinen malzemelere düzensizlik eklediğinizde, çok farklıdır. Kompozisyonların sayısı önemli ölçüde artar, genellikle binlerce veya milyonlarca olur ve teori veya deneyler kullanarak tüm olası kombinasyonları araştıramazsınız."

Malzeme biliminde, düzen ve düzensizlik, parçacıkların malzeme içinde nasıl düzenlendiğine (örneğin, mükemmel, kristal bir ızgarada veya daha kaotik, dağınık bir düzende) atıfta bulunur ve bu, söz konusu malzemenin özelliklerini ve kullanımlarını doğrudan etkiler.

Bu nedenle, makine öğrenimi modeli, bir nadir toprak veritabanı ve malzeme yapılarının analiziyle ilgilenen yoğunluk fonksiyonel teorisinden (DFT) bazı fikirler kullanılarak oluşturuldu.

Modelin oluşturulma şekli, yüzlerce permütasyonun hızlı bir şekilde test edilebileceği ve ardından her birinin faz kararlılığının değerlendirilebileceği anlamına gelir. Başka bir deyişle, AI, bir nadir toprak kombinasyonunun uygulanabilir olup olmayacağını yargılayabilir.

Bu hesaplamalar daha sonra, nihai olarak doğrulanmadan ve gerçeklik alanında kaldıklarından emin olmak için birkaç kontrolden geçmeden önce, özel olarak hazırlanmış algoritmalar aracılığıyla bulunan web'den ek bilgilerle desteklenir.

Deneysel veriler ayrıca makine öğrenimi sistemine geri beslenebilir, bu da doğruluğunu daha da artırır ve aslında işe yaramayacak nadir toprak bileşikleri bulmak gibi hata olasılığını azaltır.

Şu anda model, bu nadir toprak bileşiklerini arama görevine başlamadan önce hala değerlendiriliyor ve ince ayar yapılıyor, ancak araştırmacılar bunun yeni geliştirilen sistem için sadece bir başlangıç ​​olduğuna garanti veriyorlar.

Daha da iyisi, ekibin burada kullandığı teknikler, gelecekte diğer anlaşılması zor malzeme türlerini aramak için de kullanılabilir. Sonunda, bu tür keşifler yapmak için tesadüflere bu kadar güvenmek zorunda kalmayabiliriz.

Araştırmacılar, yayınladıkları makalelerinde, "Yaklaşımımız, yeni işlevlere sahip yeni ve karmaşık nadir toprak bileşiklerinin keşfedilmesinde faydalı olacaktır." Diyor.

Araştırma Acta Materialia'da yayınlandı.