मायक्रोसॉफ्टचे मटेरियल डिझाइनमधील मोठे यश एआय मॉडेलमुळे अचूकता 10x नी वाढली

MatterGen: मटेरियल डिझाइनसाठी एक क्रांतिकारी AI मॉडेल

मायक्रोसॉफ्टने MatterGen नावाचे एक मोठे भाषिक मॉडेल (LLM) सादर केले आहे, जे अजैविक (inorganic) पदार्थांच्या निर्मितीसाठी तयार केले आहे. हे मॉडेल डिफ्यूजन मॉडेल आर्किटेक्चरवर आधारित आहे आणि अणूंचे प्रकार, त्यांचे स्थान आणि आवर्त जाळी (periodic lattices) क्रमाक्रमाने अनुकूलित करण्यास सक्षम आहे. यामुळे विविध नवीन अजैविक पदार्थ जलदपणे तयार करता येतात. ऊर्जा क्षेत्रात, MatterGen लिथियम-आयन बॅटरीसाठी नवीन कॅथोड पदार्थ तयार करू शकते.

MatterGen मध्ये अणूंचे प्रकार बदलून, अद्वितीय इलेक्ट्रॉनिक संरचना असलेले संक्रमण धातू (transition metal) घटक वापरून आणि जाळीमध्ये त्यांचे स्थान निश्चित करून, विशिष्ट सूक्ष्म संरचनेसह क्रिस्टल जाळी (crystal lattices) विकसित करता येतात. यामुळे बॅटरीचे आयुष्य आणि कार्यक्षमता सुधारण्याची शक्यता आहे.

MatterGen द्वारे सुधारित मटेरियल डिस्कव्हरी

पारंपरिक मटेरियल डिस्कव्हरी पद्धतींच्या तुलनेत, MatterGen स्थिर, अद्वितीय आणि नवीन पदार्थांचे प्रमाण दुप्पट करते. तसेच, तयार केलेली संरचना त्यांच्या घनता कार्यात्मक सिद्धांत (Density Functional Theory - DFT) स्थानिक ऊर्जा कमीत कमी पातळीच्या जवळपास दहापट जास्त आहे. यामुळे MatterGen इलेक्ट्रिक वाहने, एरोस्पेस आणि इलेक्ट्रॉनिक चिप्स यांसारख्या उच्च-तंत्रज्ञान क्षेत्रांसाठी एक मौल्यवान साधन ठरते.

MatterGen: एक सोपे उदाहरण

या जटिल संकल्पनेला सोप्या पद्धतीने समजून घेण्यासाठी, एक घर बांधण्याचे उदाहरण घेऊ. पारंपरिक पद्धतीत, तुम्ही अस्तित्वात असलेल्या डिझाइनमधून निवड करता, जे तुमच्या गरजेनुसार पूर्णपणे जुळत नाही.

MatterGen तुम्हाला तुमच्या विशिष्ट गरजांनुसार घर बनवण्याची परवानगी देते. उदाहरणार्थ, ‘मला पाच बेडरूमचे, जिम असलेले, गेमिंग रूम असलेले, दोन लहान बेडरूम, एक मास्टर बेडरूम आणि एक लहान बाग असलेले घर हवे आहे. मला चिनी शैलीतील ड्रॅगन आणि फिनिक्स सजावटीसह घर हवे आहे,’ असे तुम्ही सांगू शकता.

MatterGen तपशीलवार जनरेटिव्ह प्रक्रियेद्वारे अजैविक पदार्थांच्या शोधाची जटिल प्रक्रिया सोपी करते. हे विशिष्ट आवश्यकतांवर आधारित आदर्श मटेरियल कॉम्बिनेशन आणि स्ट्रक्चरल लेआउट्स तयार करते.

• पहिला टप्पा म्हणजे योग्य अणूंचे प्रकार निवडणे, जसे की वेगवेगळ्या गुणधर्मांसह बांधकाम साहित्य निवडणे.
• नंतर, हे अणू जागेत कुठे असतील, हे निश्चित करणे, जसे की प्रत्येक वीट अचूकपणे ठेवणे.
• शेवटी, एक मजबूत आणि अद्वितीय फ्रेमवर्क तयार करण्यासाठी एक परिपूर्ण आवर्त जाळी तयार करणे.

मटेरियल सायन्समध्ये AI ची शक्ती

AI मधील झपाट्याने होणारे बदल विविध क्षेत्रांना आकार देत आहेत आणि मटेरियल सायन्स हे त्यापैकीच एक आहे. MatterGen च्या मदतीने नवीन सुपरकंडक्टरचा शोध घेणे, संगणकीय कार्यक्षमता वाढवणे आणि अधिक सुपरकंडक्टिंग पदार्थ शोधणे शक्य झाले आहे. ही एक स्व-पुनर्बलित (self-reinforcing) प्रक्रिया आहे, जिथे AI सतत प्रत्येक गोष्ट सुधारते आणि अनुकूलित करते.

संभाव्य उपयोग आणि परिणाम

• बॅटरी तंत्रज्ञान: MatterGen बॅटरी सेल ॲडिटिव्हमध्ये बदल घडवू शकते, ज्यावर सध्या खूप चर्चा आणि मागणी आहे. हे मॉडेल सकारात्मक इलेक्ट्रोड ॲक्टिव्ह मटेरियलच्या उत्पादनात मदत करू शकते.
• AGI परिणाम: मॉडेलची क्षमता आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजन्स (AGI) च्या दिशेने एक महत्त्वाचे पाऊल आहे.
• जागतिक आव्हाने: हवामान बदलासारख्या जागतिक समस्यांवर मात करण्यासाठी हे तंत्रज्ञान उपयुक्त ठरू शकते.

MatterGen ची रचना: डिफ्यूजन प्रक्रिया

MatterGen च्या केंद्रस्थानी डिफ्यूजन प्रक्रिया आहे, जी भौतिक घटनेतून प्रेरणा घेते. या प्रक्रियेत, कण उच्च सांद्रता असलेल्या भागातून कमी सांद्रता असलेल्या भागाकडे सरळ रेषेत जातात. मटेरियल डिझाइनमध्ये, ही प्रक्रिया यादृच्छिक सुरुवातीच्या स्थितीपासून एक व्यवस्थित आणि स्थिर क्रिस्टल संरचना तयार करण्यासाठी वापरली जाते.

ही प्रक्रिया कोणत्याही भौतिक महत्त्वाशिवाय यादृच्छिक सुरुवातीच्या संरचनेने सुरू होते. त्यानंतर, MatterGen अनेक टप्प्यांमध्ये ‘नॉइज’ कमी करते आणि संरचनेला वास्तविक क्रिस्टल स्ट्रक्चरच्या जवळ आणते. हे यादृच्छिक नसते, तर भौतिक नियम आणि मटेरियल सायन्सच्या तत्त्वांवर आधारित असते.

प्रत्येक टप्प्यात, MatterGen अणूंचे प्रकार, त्यांचे स्थान आणि जाळीचे मापदंड सुधारते. हे बदल पूर्वनिर्धारित, भौतिकदृष्ट्या प्रेरित वितरणावर आधारित असतात, ज्यामुळे मॉडेल बाँडची लांबी, कोन आणि जाळीची समरूपता यांसारख्या वास्तविक भौतिक गुणधर्मांचा विचार करते.

कोऑर्डिनेट डिफ्यूजनमध्ये, अणू क्रिस्टलच्या बाहेर जाऊ नये म्हणून, ‘रॅप केलेले सामान्य वितरण’ वापरून अणूंची स्थिती समायोजित केली जाते.

जाळीच्या डिफ्यूजनमध्ये, एक सममितीय रूप वापरले जाते, जिथे वितरणाचा अर्थ एक घन जाळी असतो आणि सरासरी आण्विक घनता प्रशिक्षण डेटावरून प्राप्त केली जाते. यामुळे तयार होणाऱ्या संरचनांची स्थिरता आणि भौतिक प्रासंगिकता सुनिश्चित होते.

इक्विव्हेरिअंट स्कोर नेटवर्कची भूमिका

इक्विव्हेरिअंट स्कोर नेटवर्क MatterGen चा आणखी एक महत्त्वाचा घटक आहे. हे डिफ्यूजन प्रक्रियेतून मूळ क्रिस्टल संरचना पुनर्प्राप्त करण्यास मदत करते. या नेटवर्कची रचना इक्विव्हेरिअन्सच्या तत्त्वावर आधारित आहे, याचा अर्थ असा की, काही बदलांनंतरही प्रणाली काही गुणधर्म टिकवून ठेवते. क्रिस्टल मटेरिअलसाठी, याचा अर्थ असा आहे की, रोटेशन आणि ट्रांसलेशन दरम्यान मटेरियलचे गुणधर्म बदलत नाहीत.

हे नेटवर्क अणूंचे प्रकार, त्यांचे स्थान आणि जाळीसाठी इक्विव्हेरिअंट स्कोअर आउटपुट करते. हे स्कोअर प्रत्येक अणू आणि जाळीच्या मापदंडांचे ‘मिसफिट’ दर्शवतात, म्हणजेच ते आदर्श क्रिस्टल संरचनेपासून किती दूर आहेत हे दर्शवतात. या स्कोअरची गणना करून, नेटवर्क मॉडेलला अणू आणि जाळीचे मापदंड समायोजित करण्यास मार्गदर्शन करते, ज्यामुळे नॉइज कमी होतो आणि स्थिर क्रिस्टल संरचनेच्या जवळ पोहोचता येते.

ॲडॉप्टर मॉड्यूल्सद्वारे अनुकूलता

MatterGen मध्ये ॲडॉप्टर मॉड्यूल्सचा समावेश आहे, ज्यामुळे विविध कामांसाठी मॉडेलमध्ये बदल करणे सोपे होते. हे मॉड्यूल्स दिलेल्या गुणधर्मानुसार मॉडेलच्या आउटपुटमध्ये बदल करू शकतात.

ॲडॉप्टर मॉड्युल्स मॉडेलच्या प्रत्येक लेयरमध्ये पॅरामीटर्सचा एक अतिरिक्त सेट जोडतात, जे कार्य-विशिष्ट गुणधर्मांनुसार बदलले जाऊ शकतात. हे पॅरामीटर्स विशिष्ट कामाच्या आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी ऑप्टिमाइझ केले जातात. यामुळे मॉडेलची अनुकूलता वाढते आणि फाइन-ट्यूनिंगसाठी कमी डेटा लागतो.

उदाहरणार्थ, नवीन बॅटरी मटेरियल डिझाइन करताना, मॉडेल विद्युत चालकता आणि आयन डिफ्यूजन दरावर लक्ष केंद्रित करू शकते. परंतु, उत्प्रेरक (catalyst) डिझाइन करताना, मॉडेल पृष्ठभागाची क्रियाशीलता आणि निवडकतेवर लक्ष केंद्रित करू शकते. ॲडॉप्टर मॉड्यूल्स मॉडेलला वेगवेगळ्या गरजांनुसार संरचना निर्मिती धोरणे समायोजित करण्यास सक्षम करतात.

मान्यता आणि प्रकाशन

मायक्रोसॉफ्टने हे संशोधन ‘नेचर’ मध्ये प्रकाशित केले आहे, ज्याला तंत्रज्ञान तज्ञांकडून मोठ्या प्रमाणावर मान्यता मिळाली आहे. याची तुलना Google च्या AlphaFold मालिकेसोबत केली जात आहे, ज्याला मागील वर्षी रसायनशास्त्रातील नोबेल पुरस्कार मिळाला होता.