माइक्रोसॉफ्ट का मटेरियल डिज़ाइन में AI मॉडल 10 गुना बेहतर

मैटरजेन: सामग्री डिजाइन के लिए एक क्रांतिकारी AI मॉडल

माइक्रोसॉफ्ट ने मैटरजेन का अनावरण किया है, जो अकार्बनिक सामग्रियों के निर्माण के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक अभूतपूर्व बड़ा भाषा मॉडल है। यह नवीन मॉडल, एक डिफ्यूजन मॉडल आर्किटेक्चर पर निर्मित, परमाणु प्रकारों, निर्देशांकों और आवधिक जाली को प्रगतिशील रूप से अनुकूलित करने में सक्षम है। यह विभिन्न नई अकार्बनिक सामग्रियों के तेजी से उत्पादन की अनुमति देता है। इसकी क्षमता का एक प्रमुख उदाहरण ऊर्जा क्षेत्र में है, जहां मैटरजेन उपन्यास लिथियम-आयन बैटरी कैथोड सामग्री उत्पन्न कर सकता है।

परमाणुओं के प्रकारों को समायोजित करके, अद्वितीय इलेक्ट्रॉनिक संरचनाओं के साथ संक्रमण धातु तत्वों को पेश करके, और जाली के भीतर उनके स्थान को सटीक रूप से निर्धारित करके, मैटरजेन अद्वितीय सूक्ष्म संरचनाओं के साथ क्रिस्टल जाली के विकास को सक्षम बनाता है। इसमें बैटरी जीवन और प्रदर्शन में काफी सुधार करने की क्षमता है।

मैटरजेन के साथ उन्नत सामग्री खोज

सामग्री की खोज के पारंपरिक तरीकों की तुलना में, मैटरजेन स्थिर, अद्वितीय और उपन्यास सामग्री के अनुपात को दोगुने से अधिक बढ़ा देता है। इसके अलावा, उत्पन्न संरचनाएं उनके घनत्व कार्यात्मक सिद्धांत (डीएफटी) स्थानीय ऊर्जा न्यूनतम के लगभग दस गुना करीब हैं। यह मैटरजेन को इलेक्ट्रिक वाहन, एयरोस्पेस और इलेक्ट्रॉनिक चिप्स जैसे उच्च तकनीक क्षेत्रों के लिए एक अमूल्य उपकरण बनाता है।

एक सरलीकृत सादृश्य: मैटरजेन के साथ निर्माण

इस संभावित रूप से जटिल अवधारणा को समझने में मदद करने के लिए, कल्पना करें कि आप एक घर बनाना चाहते हैं। पारंपरिक तरीकों में मौजूदा डिजाइनों में से चुनना शामिल है, जो आपकी आवश्यकताओं के साथ पूरी तरह से मेल नहीं खा सकते हैं।

मैटरजेन, दूसरी ओर, आपको अपनी सटीक आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है। आप कह सकते हैं, "मुझे एक जिम, एक गेमिंग रूम, दो छोटे बेडरूम, एक मास्टर बेडरूम और एक छोटे बगीचे वाला पांच बेडरूम का घर चाहिए। मुझे ड्रैगन और फीनिक्स सजावट के साथ एक चीनी शैली की वास्तुकला पसंद है।"

संक्षेप में, मैटरजेन एक विस्तृत जनरेटिव प्रक्रिया के माध्यम से अकार्बनिक सामग्री की खोज की जटिल प्रक्रिया को तोड़ता है। यह विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर आदर्श सामग्री संयोजनों और संरचनात्मक लेआउट की पड़ताल करता है और उनका निर्माण करता है।

• यह विभिन्न गुणों वाली निर्माण सामग्री चुनने की तरह उपयुक्त परमाणु प्रकारों का चयन करके शुरू होता है।
• फिर यह अंतरिक्ष में इन परमाणुओं के निर्देशांकों को सटीक रूप से निर्धारित करता है, जैसे प्रत्येक ईंट को सटीकता के साथ रखना।
• अंत में, यह एक मजबूत और अद्वितीय ढांचा बनाते हुए, एक पूर्ण आवधिक जाली का निर्माण करता है।

सामग्री विज्ञान में AI की शक्ति

AI में तेजी से हो रहे विकास विभिन्न क्षेत्रों को नया रूप दे रहे हैं, और सामग्री विज्ञान कोई अपवाद नहीं है। मैटरजेन की नई सुपरकंडक्टरों की खोज करने, कंप्यूटिंग प्रदर्शन को बढ़ावा देने और बाद में और भी अधिक सुपरकंडक्टिंग सामग्री की खोज करने की क्षमता इसका प्रमाण है। यह एक स्व-सुदृढ़ चक्र है जहां AI लगातार हर चीज को परिष्कृत और अनुकूलित करता है।

संभावित अनुप्रयोग और प्रभाव

• बैटरी प्रौद्योगिकी: मैटरजेन बैटरी सेल एडिटिव्स में क्रांति ला सकता है, एक ऐसा क्षेत्र जहां महत्वपूर्ण चर्चा और मांग देखी गई है। मॉडल में सकारात्मक इलेक्ट्रोड सक्रिय सामग्री के उत्पादन में सहायता करने की क्षमता है।
• AGI निहितार्थ: मॉडल की क्षमताएं बताती हैं कि यह आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) की दिशा में एक प्रगति है।
• वैश्विक चुनौतियाँ: इस तकनीक में जलवायु परिवर्तन जैसी वैश्विक चुनौतियों का समाधान करने का वादा है।

मैटरजेन का आर्किटेक्चर: डिफ्यूजन प्रक्रिया

मैटरजेन के केंद्र में डिफ्यूजन प्रक्रिया है, जो उस भौतिक घटना से प्रेरित है जहां कण उच्च सांद्रता वाले क्षेत्रों से कम सांद्रता वाले क्षेत्रों में तब तक जाते हैं जब तक कि एक समान वितरण तक नहीं पहुंच जाते। सामग्री डिजाइन में, इस प्रक्रिया को पूरी तरह से यादृच्छिक प्रारंभिक अवस्था से एक व्यवस्थित और स्थिर क्रिस्टल संरचना उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित किया गया है।

प्रक्रिया एक यादृच्छिक प्रारंभिक संरचना से शुरू होती है जिसमें कोई भौतिक महत्व नहीं होता है। फिर, पुनरावृत्ति चरणों की एक श्रृंखला के माध्यम से, मैटरजेन प्रारंभिक संरचना में "शोर" को कम करता है, जिससे यह वास्तविक क्रिस्टल संरचना के करीब आता है। यह यादृच्छिक नहीं है; यह भौतिक कानूनों और सामग्री विज्ञान सिद्धांतों द्वारा निर्देशित है।

प्रत्येक पुनरावृत्ति में, मैटरजेन परमाणु प्रकारों, निर्देशांकों और जाली मापदंडों को परिष्कृत करता है। ये समायोजन एक पूर्वनिर्धारित, भौतिक रूप से प्रेरित वितरण पर आधारित होते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि मॉडल वास्तविक भौतिक गुणों जैसे बंधन लंबाई, बंधन कोण और जाली समरूपता पर विचार करता है।

समन्वय प्रसार क्रिस्टल की आवधिक सीमाओं का सम्मान करता है, परमाणु पदों को समायोजित करने के लिए एक लपेटा हुआ सामान्य वितरण का उपयोग करता है, परमाणुओं को क्रिस्टल की आवधिक संरचना को छोड़ने से रोकता है।

जाली प्रसार एक सममित रूप का उपयोग करता है, जहां वितरण का माध्य एक घन जाली है, और औसत परमाणु घनत्व प्रशिक्षण डेटा से प्राप्त होता है, जो उत्पन्न संरचनाओं की स्थिरता और भौतिक प्रासंगिकता सुनिश्चित करता है।

समतुल्य स्कोर नेटवर्क की भूमिका

समतुल्य स्कोर नेटवर्क मैटरजेन का एक और महत्वपूर्ण घटक है। यह डिफ्यूजन प्रक्रिया से मूल क्रिस्टल संरचना को पुनर्प्राप्त करना सीखता है। इस नेटवर्क का डिज़ाइन समतुल्यता के सिद्धांत पर आधारित है, जिसका अर्थ है कि एक प्रणाली कुछ परिवर्तनों के तहत कुछ गुणों को बनाए रखती है। क्रिस्टल सामग्री के लिए, इसका तात्पर्य है कि सामग्री के गुण घूर्णन और अनुवाद के दौरान अपरिवर्तित रहते हैं।

नेटवर्क परमाणु प्रकारों, निर्देशांकों और जाली के लिए समतुल्य स्कोर आउटपुट करता है। ये स्कोर वर्तमान संरचना में प्रत्येक परमाणु और जाली पैरामीटर के "मिसफिट" का प्रतिनिधित्व करते हैं, या आदर्श क्रिस्टल संरचना से उनके विचलन का प्रतिनिधित्व करते हैं। इन स्कोरों की गणना करके, नेटवर्क मॉडल को परमाणुओं और जाली मापदंडों को समायोजित करने के लिए मार्गदर्शन करता है, शोर को कम करता है और एक स्थिर क्रिस्टल संरचना के करीब पहुंचता है।

एडेप्टर मॉड्यूल के माध्यम से अनुकूलनशीलता

लचीलेपन को बढ़ाने के लिए, मैटरजेन एडेप्टर मॉड्यूल को शामिल करता है, जो विभिन्न डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए ठीक-ट्यूनिंग को सक्षम करता है। ये मॉड्यूल दिए गए प्रॉपर्टी लेबल के आधार पर मॉडल के आउटपुट को बदल सकते हैं।

एडेप्टर मॉडल की प्रत्येक परत पर मापदंडों का एक अतिरिक्त सेट पेश करते हैं, जो कार्य-विशिष्ट प्रॉपर्टी लेबल के आधार पर समायोज्य होते हैं। इन मापदंडों को ठीक-ट्यूनिंग के दौरान अनुकूलित किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उत्पन्न संरचनाएं विशिष्ट कार्य आवश्यकताओं को पूरा करती हैं। यह डिज़ाइन न केवल अनुकूलनशीलता को बढ़ाता है बल्कि ठीक-ट्यूनिंग के लिए आवश्यक लेबल किए गए डेटा की मात्रा को भी कम करता है।

उदाहरण के लिए, नई बैटरी सामग्री डिजाइन करते समय, मॉडल विद्युत चालकता और आयन प्रसार दरों पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। हालांकि, एक उत्प्रेरक डिजाइन करते समय, मॉडल सतह गतिविधि और चयनात्मकता पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। एडेप्टर मॉड्यूल मॉडल को इन विभिन्न आवश्यकताओं के अनुसार अपनी संरचना पीढ़ी रणनीतियों को समायोजित करने में सक्षम बनाते हैं।

मान्यता और प्रकाशन

माइक्रोसॉफ्ट ने पहले ही इस शोध को नेचर में प्रकाशित कर दिया है, जिससे प्रमुख प्रौद्योगिकी विशेषज्ञों से व्यापक मान्यता मिली है। इसकी तुलना Google के AlphaFold श्रृंखला से की जा रही है, जो एक प्रोटीन भविष्यवाणी मॉडल है जिसे पिछले साल रसायन विज्ञान में नोबेल पुरस्कार मिला था।