مدل هوش مصنوعی پیشگام مایکروسافت در طراحی مواد دقت را 10 برابر افزایش می دهد

معرفی MatterGen: یک مدل هوش مصنوعی انقلابی برای طراحی مواد

مایکروسافت از MatterGen، یک مدل زبانی بزرگ پیشگامانه که به طور خاص برای ایجاد مواد معدنی طراحی شده است، رونمایی کرده است. این مدل نوآورانه، که بر اساس معماری مدل انتشار ساخته شده است، قادر است به طور تدریجی انواع اتم‌ها، مختصات و شبکه‌های تناوبی را بهینه کند. این امر امکان تولید سریع مواد معدنی جدید و متنوع را فراهم می‌کند. یک مثال بارز از پتانسیل آن در بخش انرژی است، جایی که MatterGen می‌تواند مواد جدید کاتدی باتری لیتیوم-یون را تولید کند.

با تنظیم انواع اتم‌ها، معرفی عناصر فلزی انتقالی با ساختارهای الکترونیکی منحصر به فرد و تعیین دقیق موقعیت آنها در داخل شبکه، MatterGen توسعه شبکه‌های کریستالی با ریزساختارهای منحصر به فرد را امکان پذیر می‌کند. این پتانسیل را دارد که عمر و عملکرد باتری را به طور قابل توجهی بهبود بخشد.

کشف مواد پیشرفته با MatterGen

در مقایسه با روش‌های سنتی کشف مواد، MatterGen به طور قابل توجهی نسبت مواد پایدار، منحصر به فرد و جدید تولید شده را بیش از دو برابر افزایش می‌دهد. علاوه بر این، ساختارهای تولید شده تقریباً ده برابر به حداقل انرژی موضعی تئوری عملکرد چگالی (DFT) نزدیک‌تر هستند. این امر MatterGen را به ابزاری ارزشمند برای بخش‌های فناوری پیشرفته مانند خودروهای برقی، هوافضا و تراشه‌های الکترونیکی تبدیل می‌کند.

یک قیاس ساده شده: ساخت و ساز با MatterGen

برای کمک به درک این مفهوم بالقوه پیچیده، تصور کنید که می خواهید یک خانه بسازید. روش های سنتی شامل انتخاب از طرح های موجود است که ممکن است کاملاً با نیازهای شما مطابقت نداشته باشد.

MatterGen، از طرف دیگر، به شما امکان می دهد نیازهای دقیق خود را مشخص کنید. شما می توانید بگویید، "من یک خانه پنج خوابه با یک سالن ورزشی، یک اتاق بازی، دو اتاق خواب کوچک، یک اتاق خواب اصلی و یک باغ کوچک می خواهم. من یک معماری به سبک چینی با تزئینات اژدها و ققنوس می خواهم."

در اصل، MatterGen فرآیند پیچیده کشف مواد معدنی را از طریق یک فرآیند تولیدی دقیق تجزیه می کند. این مدل ترکیب های ایده آل مواد و طرح های ساختاری را بر اساس الزامات خاص بررسی و ایجاد می کند.

انتخاب انواع اتم های مناسب، مانند انتخاب مصالح ساختمانی با خواص مختلف.
تعیین دقیق مختصات این اتم ها در فضا، مشابه قرار دادن هر آجر با دقت.
در نهایت، ساخت یک شبکه تناوبی کامل، ایجاد یک چارچوب قوی و منحصر به فرد.

قدرت هوش مصنوعی در علم مواد

پیشرفت های سریع در هوش مصنوعی در حال تغییر شکل دادن به زمینه های مختلف است و علم مواد نیز از این قاعده مستثنی نیست. توانایی MatterGen در کشف ابررساناهای جدید، افزایش عملکرد محاسباتی و متعاقباً کشف حتی مواد ابررسانای بیشتر، گواهی بر این است. این یک چرخه خودتقویت‌کننده است که در آن هوش مصنوعی به‌طور مداوم همه‌چیز را اصلاح و بهینه می‌کند.

کاربردها و تأثیرات بالقوه

فناوری باتری: MatterGen می‌تواند افزودنی‌های سلول‌های باتری را متحول کند، حوزه‌ای که شاهد بحث و تقاضای قابل‌توجهی بوده است. این مدل پتانسیل کمک به تولید مواد فعال الکترود مثبت را دارد.
پیامدهای AGI: قابلیت‌های این مدل نشان می‌دهد که این یک پیشرفت به سوی هوش مصنوعی عمومی (AGI) است.
چالش‌های جهانی: این فناوری نویدبخش غلبه بر چالش‌های جهانی مانند تغییرات آب و هوایی است.

معماری MatterGen: فرآیند انتشار

در هسته MatterGen فرآیند انتشار نهفته است، که از پدیده فیزیکی الهام گرفته شده است که در آن ذرات از مناطق با غلظت بالا به مناطق با غلظت پایین حرکت می کنند تا زمانی که به یک توزیع یکنواخت برسند. در طراحی مواد، این فرآیند برای تولید یک ساختار کریستالی منظم و پایدار از یک حالت اولیه کاملاً تصادفی تطبیق داده شده است.

این فرآیند با یک ساختار اولیه تصادفی که فاقد هرگونه اهمیت فیزیکی است شروع می شود. سپس، از طریق یک سری مراحل تکراری، MatterGen 'نویز' را در ساختار اولیه کاهش می دهد و آن را به یک ساختار کریستالی واقعی نزدیک تر می کند. این تصادفی نیست. بلکه توسط قوانین فیزیکی و اصول علم مواد هدایت می شود.

در هر تکرار، MatterGen انواع اتم‌ها، مختصات و پارامترهای شبکه را اصلاح می‌کند. این تنظیمات بر اساس یک توزیع از پیش تعریف شده و از نظر فیزیکی انگیزه داده شده است، که اطمینان می دهد که مدل خواص فیزیکی واقعی مانند طول پیوند، زوایای پیوند و تقارن شبکه را در نظر می گیرد.

انتشار مختصات به مرزهای تناوبی کریستال احترام می گذارد، با استفاده از توزیع نرمال پیچیده شده برای تنظیم موقعیت های اتم، از خروج اتم ها از ساختار تناوبی کریستال جلوگیری می کند.

انتشار شبکه از یک شکل متقارن استفاده می کند، جایی که میانگین توزیع یک شبکه مکعبی است و میانگین چگالی اتمی از داده های آموزشی به دست می آید، که پایداری و ارتباط فیزیکی ساختارهای تولید شده را تضمین می کند.

نقش شبکه های امتیازدهی همورد

شبکه امتیازدهی همورد یکی دیگر از اجزای حیاتی در MatterGen است. این شبکه یاد می گیرد که ساختار کریستالی اصلی را از فرآیند انتشار بازیابی کند. طراحی این شبکه بر اساس اصل هموردی است، به این معنی که یک سیستم تحت تبدیلات خاصی خواص معینی را حفظ می کند. برای مواد کریستالی، این بدان معنی است که خواص مواد در طول چرخش و انتقال بدون تغییر باقی می مانند.

این شبکه امتیازات هموردی را برای انواع اتم‌ها، مختصات و شبکه‌ها خروجی می‌دهد. این امتیازات نشان دهنده 'ناسازگاری' هر اتم و پارامتر شبکه در ساختار فعلی، یا انحراف آنها از ساختار کریستالی ایده آل است. با محاسبه این امتیازات، شبکه مدل را برای تنظیم اتم‌ها و پارامترهای شبکه، کاهش نویز و حرکت به ساختار کریستالی پایدارتر هدایت می‌کند.

انطباق پذیری از طریق ماژول های آداپتور

برای افزایش انعطاف پذیری، MatterGen ماژول های آداپتور را ادغام می کند، که امکان تنظیم دقیق برای کارهای مختلف پایین دستی را فراهم می کند. این ماژول ها می توانند خروجی مدل را بر اساس برچسب های ویژگی داده شده تغییر دهند.

آداپتورها مجموعه ای اضافی از پارامترها را در هر لایه از مدل معرفی می کنند، که بر اساس برچسب های ویژگی خاص کار قابل تنظیم هستند. این پارامترها در طول تنظیم دقیق بهینه می شوند تا اطمینان حاصل شود که ساختارهای تولید شده الزامات خاص کار را برآورده می کنند. این طراحی نه تنها انطباق پذیری را افزایش می دهد، بلکه مقدار داده های برچسب گذاری شده مورد نیاز برای تنظیم دقیق را نیز کاهش می دهد.

به عنوان مثال، هنگام طراحی مواد باتری جدید، این مدل ممکن است بر هدایت الکتریکی و سرعت انتشار یون تمرکز کند. با این حال، اگر طراحی یک کاتالیزور باشد، مدل ممکن است بر فعالیت سطحی و انتخاب پذیری تمرکز کند. ماژول های آداپتور مدل را قادر می سازد تا استراتژی های تولید ساختار خود را بر اساس این نیازهای مختلف تنظیم کند.

شناسایی و انتشار

مایکروسافت این تحقیق را در مجله Nature منتشر کرده است و از سوی کارشناسان برجسته فناوری مورد استقبال گسترده قرار گرفته است. این مدل با سری AlphaFold گوگل، یک مدل پیش‌بینی پروتئین که سال گذشته جایزه نوبل شیمی را دریافت کرد، مقایسه می‌شود.