মাইক্রোসফটের ম্যাটেরিয়াল ডিজাইন যুগান্তকারী এআই মডেল ১০ গুণ নির্ভুলতা বাড়িয়েছে

MatterGen: উপাদান ডিজাইনের জন্য একটি বিপ্লবী এআই মডেল

মাইক্রোসফট MatterGen নামের একটি যুগান্তকারী বৃহৎ ভাষার মডেল উন্মোচন করেছে, যা বিশেষভাবে অজৈব পদার্থ তৈরির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই উদ্ভাবনী মডেলটি, একটি ডিফিউশন মডেল আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত, যা ধীরে ধীরে পরমাণুর প্রকার, স্থানাঙ্ক এবং পর্যায়ক্রমিক ল্যাটিস অপ্টিমাইজ করতে সক্ষম। এই মডেলটি দ্রুত বিভিন্ন নতুন অজৈব পদার্থ তৈরি করতে পারে। এর একটি প্রধান উদাহরণ হলো শক্তি খাত, যেখানে MatterGen নতুন লিথিয়াম-আয়ন ব্যাটারি ক্যাথোড উপাদান তৈরি করতে পারে।

পরমাণুর প্রকার পরিবর্তন করে, অনন্য ইলেকট্রনিক গঠন সহ ট্রানজিশন মেটাল উপাদান প্রবর্তন করে এবং ল্যাটিসের মধ্যে তাদের অবস্থান সঠিকভাবে নির্ধারণ করে, MatterGen অনন্য মাইক্রোস্ট্রাকচার সহ স্ফটিক ল্যাটিস তৈরি করতে সক্ষম। এর মাধ্যমে ব্যাটারির আয়ু এবং কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করার সম্ভাবনা রয়েছে।

MatterGen এর মাধ্যমে উন্নত উপাদান আবিষ্কার

ঐতিহ্যবাহী উপাদান আবিষ্কারের পদ্ধতির তুলনায়, MatterGen স্থিতিশীল, অনন্য এবং নতুন উপাদান তৈরির অনুপাত দ্বিগুণেরও বেশি বাড়িয়ে তোলে। তাছাড়া, উৎপাদিত কাঠামো তাদের ডেনসিটি ফাংশনাল থিওরি (DFT) স্থানীয় শক্তি মিনিমামের প্রায় দশ গুণ কাছাকাছি। এই কারণে MatterGen বৈদ্যুতিক গাড়ি, মহাকাশ এবং ইলেকট্রনিক চিপের মতো প্রযুক্তি-ভিত্তিক ক্ষেত্রগুলোর জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার।

একটি সরল উপমা: MatterGen দিয়ে নির্মাণ

বিষয়টি সহজে বোঝার জন্য, একটি বাড়ির উদাহরণ দেওয়া যাক। ধরুন, আপনি একটি বাড়ি তৈরি করতে চান। সেক্ষেত্রে, প্রচলিত পদ্ধতিতে বিদ্যমান ডিজাইন থেকে বেছে নিতে হবে, যা হয়তো আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী নাও হতে পারে।

অন্যদিকে, MatterGen আপনাকে আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী ডিজাইন করতে দেবে। আপনি বলতে পারেন, "আমার পাঁচটি বেডরুম, একটি জিম, একটি গেমিং রুম, দুটি ছোট বেডরুম, একটি মাস্টার বেডরুম এবং একটি ছোট বাগান সহ একটি বাড়ি দরকার। আমি চাই, এটির স্থাপত্য যেন চীনা শৈলীর হয় এবং ড্রাগন ও ফিনিক্সের কারুকার্য থাকে।"

মূলত, MatterGen একটি বিস্তারিত জেনারেটিভ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে অজৈব উপাদান আবিষ্কারের জটিল প্রক্রিয়াটিকে ভেঙে দেয়। এটি নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে আদর্শ উপাদান সংমিশ্রণ এবং কাঠামোগত বিন্যাস তৈরি করে।

• প্রথমত, এটি উপযুক্ত পরমাণুর প্রকার নির্বাচন করে, অনেকটা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্যযুক্ত নির্মাণ সামগ্রী বেছে নেওয়ার মতো।
• এরপর, এটি মহাকাশে এই পরমাণুগুলোর স্থানাঙ্ক সঠিকভাবে নির্ধারণ করে, অনেকটা প্রতিটি ইট নিখুঁতভাবে স্থাপন করার মতো।
• সবশেষে, এটি একটি নিখুঁত পর্যায়ক্রমিক ল্যাটিস তৈরি করে, যা একটি মজবুত এবং অনন্য কাঠামো গঠন করে।

উপাদান বিজ্ঞানে এআই-এর শক্তি

এআই-এর দ্রুত অগ্রগতি বিভিন্ন ক্ষেত্রকে নতুন রূপ দিচ্ছে এবং উপাদান বিজ্ঞানও এর ব্যতিক্রম নয়। নতুন সুপারকন্ডাক্টর আবিষ্কার, কম্পিউটিং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি এবং আরও বেশি সুপারকন্ডাক্টিং উপাদান আবিষ্কারের ক্ষেত্রে MatterGen-এর ক্ষমতা এর প্রমাণ। এটি একটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে শক্তিশালী হওয়া চক্র, যেখানে এআই ক্রমাগত সবকিছুকে পরিমার্জিত এবং অপ্টিমাইজ করে।

সম্ভাব্য প্রয়োগ এবং প্রভাব

• ব্যাটারি প্রযুক্তি: MatterGen ব্যাটারি সেলের সংযোজনগুলিকে বৈপ্লবিক পরিবর্তন করতে পারে, যা বর্তমানে আলোচনার একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। এই মডেলটি পজিটিভ ইলেক্ট্রোড অ্যাক্টিভ ম্যাটেরিয়াল তৈরিতে সহায়তা করতে পারে।
• এজিআই প্রভাব: মডেলটির ক্ষমতা থেকে মনে করা হচ্ছে এটি আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স (AGI) এর দিকে একটি বড় অগ্রগতি।
• বৈশ্বিক চ্যালেঞ্জ: এই প্রযুক্তি জলবায়ু পরিবর্তনের মতো বৈশ্বিক চ্যালেঞ্জ মোকাবিলায় সহায়ক হতে পারে।

MatterGen-এর গঠন: ডিফিউশন প্রক্রিয়া

MatterGen-এর মূল ভিত্তি হলো ডিফিউশন প্রক্রিয়া, যা এমন একটি ভৌত ঘটনা দ্বারা অনুপ্রাণিত, যেখানে কণাগুলি উচ্চ ঘনত্ব থেকে নিম্ন ঘনত্বের দিকে যেতে থাকে যতক্ষণ না একটি সমান বন্টন হয়। উপাদান ডিজাইনের ক্ষেত্রে, এই প্রক্রিয়াটি একটি সম্পূর্ণ এলোমেলো প্রাথমিক অবস্থা থেকে একটি সুশৃঙ্খল এবং স্থিতিশীল স্ফটিক কাঠামো তৈরি করতে ব্যবহার করা হয়।

এই প্রক্রিয়াটি একটি এলোমেলো প্রাথমিক কাঠামো দিয়ে শুরু হয়, যার কোনো ভৌত তাৎপর্য নেই। এরপর, পুনরাবৃত্তিমূলক ধাপগুলোর মাধ্যমে, MatterGen প্রাথমিক কাঠামোর "নয়েজ" কমিয়ে এটিকে একটি প্রকৃত স্ফটিক কাঠামোর কাছাকাছি নিয়ে আসে। এটি কোনো এলোমেলো প্রক্রিয়া নয়; বরং এটি ভৌত নিয়ম এবং উপাদান বিজ্ঞানের নীতি দ্বারা পরিচালিত।

প্রতিটি পুনরাবৃত্তিতে, MatterGen পরমাণুর প্রকার, স্থানাঙ্ক এবং ল্যাটিস প্যারামিটারগুলি পরিমার্জন করে। এই পরিবর্তনগুলো একটি পূর্বনির্ধারিত, ভৌতভাবে প্রণোদিত বিতরণের উপর ভিত্তি করে করা হয়, যা নিশ্চিত করে যে মডেলটি বন্ডের দৈর্ঘ্য, বন্ডের কোণ এবং ল্যাটিসের প্রতিসাম্যের মতো প্রকৃত ভৌত বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করে।

স্থানাঙ্ক ডিফিউশন স্ফটিকের পর্যায়ক্রমিক সীমানা মেনে চলে এবং পরমাণুর অবস্থান সামঞ্জস্য করতে একটি মোড়ানো স্বাভাবিক বিন্যাস ব্যবহার করে, যা পরমাণুগুলোকে স্ফটিকের পর্যায়ক্রমিক কাঠামো থেকে বেরিয়ে যাওয়া থেকে রক্ষা করে।

ল্যাটিস ডিফিউশন একটি প্রতিসম রূপ ব্যবহার করে, যেখানে বিতরণের গড় একটি কিউবিক ল্যাটিস এবং গড় পারমাণবিক ঘনত্ব প্রশিক্ষণ ডেটা থেকে নেওয়া হয়, যা উৎপাদিত কাঠামোগুলোর স্থিতিশীলতা এবং ভৌত প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করে।

ইক্যুইভেরিয়েন্ট স্কোর নেটওয়ার্কের ভূমিকা

ইক্যুইভেরিয়েন্ট স্কোর নেটওয়ার্ক MatterGen-এর আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এটি ডিফিউশন প্রক্রিয়া থেকে মূল স্ফটিক কাঠামো পুনরুদ্ধার করতে শেখে। এই নেটওয়ার্কের নকশা ইক্যুইভেরিয়েন্সের নীতির উপর ভিত্তি করে তৈরি, যার অর্থ হলো একটি সিস্টেম কিছু নির্দিষ্ট রূপান্তরের অধীনে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য বজায় রাখে। স্ফটিক উপাদানের ক্ষেত্রে, এর অর্থ হলো ঘূর্ণন এবং স্থানান্তরের সময় উপাদানের বৈশিষ্ট্যগুলো অপরিবর্তিত থাকে।

নেটওয়ার্ক পরমাণুর প্রকার, স্থানাঙ্ক এবং ল্যাটিসের জন্য ইক্যুইভেরিয়েন্ট স্কোর আউটপুট করে। এই স্কোরগুলো বর্তমান কাঠামোর প্রতিটি পরমাণু এবং ল্যাটিস প্যারামিটারের "অমিল" বা আদর্শ স্ফটিক কাঠামো থেকে তাদের বিচ্যুতি নির্দেশ করে। এই স্কোরগুলো গণনা করে, নেটওয়ার্ক মডেলটিকে পরমাণু এবং ল্যাটিস প্যারামিটারগুলি সামঞ্জস্য করতে এবং নয়েজ কমিয়ে একটি স্থিতিশীল স্ফটিক কাঠামোর কাছাকাছি যেতে সাহায্য করে।

অ্যাডাপ্টার মডিউলের মাধ্যমে অভিযোজনযোগ্যতা

নমনীয়তা বাড়ানোর জন্য, MatterGen অ্যাডাপ্টার মডিউল অন্তর্ভুক্ত করে, যা বিভিন্ন ডাউনস্ট্রিম কাজের জন্য ফাইন-টিউনিং করতে সক্ষম করে। এই মডিউলগুলো প্রদত্ত বৈশিষ্ট্য লেবেলের উপর ভিত্তি করে মডেলের আউটপুট পরিবর্তন করতে পারে।

অ্যাডাপ্টারগুলো মডেলের প্রতিটি স্তরে অতিরিক্ত প্যারামিটার সেট করে, যা টাস্ক-স্পেসিফিক প্রপার্টি লেবেলের উপর ভিত্তি করে সামঞ্জস্য করা যায়। এই প্যারামিটারগুলো ফাইন-টিউনিংয়ের সময় অপ্টিমাইজ করা হয়, যাতে উৎপাদিত কাঠামো নির্দিষ্ট কাজের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে। এই নকশা শুধুমাত্র অভিযোজনযোগ্যতা বাড়ায় না, বরং ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয় লেবেলযুক্ত ডেটার পরিমাণও কমিয়ে আনে।

উদাহরণস্বরূপ, নতুন ব্যাটারি উপাদান ডিজাইন করার সময়, মডেলটি বৈদ্যুতিক পরিবাহিতা এবং আয়ন ডিফিউশন হারের উপর মনোযোগ দিতে পারে। তবে, কোনো অনুঘটক ডিজাইন করার সময়, মডেলটি পৃষ্ঠের কার্যকলাপ এবং নির্বাচনীতার উপর মনোযোগ দিতে পারে। অ্যাডাপ্টার মডিউলগুলো এই বিভিন্ন প্রয়োজন অনুযায়ী মডেলটিকে তার কাঠামো তৈরির কৌশল সামঞ্জস্য করতে সক্ষম করে।

স্বীকৃতি এবং প্রকাশনা

মাইক্রোসফট ইতিমধ্যে নেচারে এই গবেষণা প্রকাশ করেছে, যা প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞদের কাছ থেকে ব্যাপক স্বীকৃতি পেয়েছে। এটিকে গুগল-এর আলফাফোল্ড সিরিজের সাথে তুলনা করা হচ্ছে, যা একটি প্রোটিন পূর্বাভাস মডেল এবং গত বছর রসায়নে নোবেল পুরস্কার পেয়েছে।