מיקרוסופט מהפכנית את גילוי חומרים חדשים בזכות כוחו של MatterGen. טכנולוגיה חדשנית זו משנה לחלוטין את שיטות העיצוב, ומייעלת את התהליך המסורתי הארוך והיקר. _בינה מלאכותית_ מתגבשת כקטליזטור, המאפשרת _ליצור חומרים מותאמים אישית עם תכונות ספציפיות_. בעזרת כלי זה, המחקר המדעי חווה התקדמות משמעותית בתחומים קריטיים כמו אנרגיה מתחדשת ואלקטרוניקה.
גילוי חומרים חדשים מהווה אתגר קרדינלי להתמודדות עם חלק מהאתגרים הגדולים אשר האנושות מתמודדת עמם. בזכות הופעתו של MatterGen, כלי מבוסס בינה מלאכותית שפותח על ידי מיקרוסופט, חיפוש זה מקבל טוויסט רדיקלי. השיטות המסורתיות למציאת חומרים לעיתים תוארו כקשות, בהשוואה למשימה של "חיפוש מחט בערימת שחת".
בהיסטוריה, זיהוי חומרים חדשים הסתמך על ניסויים מהוססים, שדרשו משאבים כספיים וזמן משמעותי. הליך זה שופר על ידי סינון חישובי, המאפשר לחקור מאגרי נתונים רחבים של חומרים. אך אף על פי כן, גישה זו נותרה תהליך ארוך ומסובך, המגביל את היעילות של החוקרים.
גישה מהפכנית
MatterGen מהווה פער מהשיטות המסורתיות של סינון. מודל זה מנצל את הדרישות הספציפיות בהיבט העיצוב כדי ליצור ישירות חומרים חדשניים. בהתבסס על פרומפטים הקשורים להגבלות כימיות, מכניות או אלקטרוניות, MatterGen מייצרת מבנים חומריים חדשים. המודל אומן על יותר מ-608,000 חומרים יציבים, שנאספו ממאגרי הנתונים של Materials Project ו-Alexandria.
לפי מיקרוסופט, MatterGen פותח פרדיגמה חדשה עבור העיצוב של חומרים בעזרת בינה מלאכותית. זה מפנה דרך לחקר יעיל מעבר למאגרי החומרים הידועים, ובכך מגדיל את הסיכויים לגילוי קומפוזיציות חדשות.
מהירות ודיוק
ההצלחה של MatterGen טמונה ביכולתו ליצור חומרים מאפס, תוך התחשבות בקריטריונים ספציפיים. בניגוד לשיטות הסינון, שבהן מחפשים בין אלפי חומרים ידועים, MatterGen מציעה גישה רדיקלית חדשה. הוא הפגין ביצועים עדיפים בהפקת חומרים בעלי תכונות ספציפיות, כמו מודול דחיסות גבוה מ-400 GPa, מה שמתבטא בקשיחות רבה.
בעוד ששיטות הסינון עברו תשואות פוחתות ככל שמאגר המועמדים הלך והצטמצם, MatterGen שמר על יכולתו לייצר תוצאות ייחודיות יותר ויותר. החוקרים מתמודדים עם אתגר משותף: אי סדר קומפוזיציוני, מצב שבו אטומים מחליפים באופן אקראי את מקומם בתוך רשת קריסטלית. האלגוריתמים המסורתיים לעיתים מתקשים לזהות את המבנים הדומים בהערכות שלהם.
אישור שיטתי
מיקרוסופט שיתפה פעולה עם חוקרים מהמכונים המתקדמים של שנזן (SIAT) כדי לבצע סינתזה ניסיונית של חומר שנוצר על ידי MatterGen. חומר זה, TaCr₂O₆, נוצר במטרה להשיג מודול דחיסות של 200 GPa. אף על פי שהתוצאה הייתה מעט מתחת, עם מדידה של 169 GPa, השגיאה היחסית נותרה מתונה, בסך הכל 20%.
החומר הסופי הראה אי סדר קומפוזיציוני בין האטומים של Ta ו-Cr, אך המבנה שלו תאם קרוב מאוד לחיזוי המודל. רמת דיוק זו עשויה להיות מופקת גם בתחומים אחרים, והשפעתה האפשרית על עיצוב חומרים עבור סוללות, תאי דלק ומכשירים מגנטיים.
עתיד מבטיח בעזרת בינה מלאכותית
מיקרוסופט רואה ב-MatterGen כלי נוסף למודל הקודם שלה, MatterSim, אשר מאיץ את הסימולציות של תכונות החומרים. יחד, הכלים הללו יכולים לפעול ככלי טכנולוגי "צמוד", על ידי אופטימיזציה של החקר והסימולציה של תכונות החומרים במחזור חוזר.
גישה זו מתאימה לחזון של מיקרוסופט לגבי "הפרדיגמה החמישית של גילוי מדעי". בהקשר זה, הבינה המלאכותית חורגת מהכרת דפוסים פשוטה ליישום פעיל של ניסויים וסימולציות. MatterGen הוצג תחת רשיון MIT, מה שמצביע על המחויבות של מיקרוסופט לעודד מחקר ואימוץ של טכנולוגיה מהפכנית זו.
החשיבה של מיקרוסופט על הפוטנציאל המדעי של הבינה המלאכותית משקפת תחומים כמו גילוי תרופות, שם כלים דומים כבר ביצעו שינויים משמעותיים בעיצוב ובפיתוח טיפולים. באותה מידה, MatterGen יכול לשנות את הגישה לעיצוב חומרים בתחומים קריטיים כגון אנרגיה מתחדשת, אלקטרוניקה והנדסה אווירונאוטית.
(קרדיט לתמונה: מיקרוסופט)
כדאי לראות גם: לוריאל: להפוך את הקוסמטיקה לבריאה בעזרת בינה מלאכותית גנרטיבית
שאלות נפוצות על גילוי חומרים חדשים בעזרת MatterGen
מה זה MatterGen ואיך זה עובד?
MatterGen הוא כלי בינה מלאכותית שפותח על ידי מיקרוסופט המשתמש במודלים גנרטיביים כדי לעצב חומרים חדשים בהתאם לקריטריונים ספציפיים. הוא פועל על ידי יצירת מבנים חומריים באמצעות שינוי של רכיבים, מיקומים ורשתות תקופתיות, ובכך מאפשר לספק דרישות עיצוב מדויקות.
מה ההבדל בין MatterGen לשיטות סינון המסורתיות?
בעוד ששיטות סינון המסורתיות כוללות הערכה של מאגרי נתונים רחבים של חומרים ידועים, MatterGen מתחיל מאפס כדי ליצור חומרים בהתבסס על פרומפטים ספציפיים בנוגע לתכונותיהם, כגון כימיה ומאפיינים מכניים.
אילו סוגי חומרים MatterGen יכול לעזור לגילוי?
MatterGen מסוגל לייצר מגוון של חומרים, כולל חומרים בעלי עמידות גבוהה, מוליכים חשמליים, ורכיבים המותאמים לסוללות, לתאי דלק וליישומים אלקטרוניים.
איך MatterGen משפר את היעילות בחיפוש חומרים חדשים?
באמצעות אלגוריתמים מתקדמים ומודלים של הפצה, MatterGen עוקף את השיטות הקודמות על ידי הגברת היכולת לייצר במהירות חומרים עם תכונות ספציפיות, ובכך מפחית באופן משמעותי את הזמן והעלויות הנלווים לניסויים המסורתיים.
האם ניתן להבטיח את איכות ויציבות החומרים המיוצרים על ידי MatterGen?
כן, MatterGen משתמש במאגר נתונים של יותר מ-608,000 חומרים יציבים כדי לאמן את המודל שלו, מה שמאפשר להבטיח שהחומרים המיוצרים עומדים בקריטריונים של יציבות ואמינות.
איך חוקרים יכולים להשתמש בתוצאות של MatterGen בפרויקטים שלהם?
החוקרים יכולים להשתמש בחומרים המיוצרים על ידי MatterGen כנקודת מוצא לניסויים במעבדה, ובכך לזרז את הפיתוח והסינתזה של תרכובות חדשות המתאימות לצרכים ספציפיים.
האם יש שיתופי פעולה לבחון את החומרים שנוצרו על ידי MatterGen?
כן, מיקרוסופט שיתפה פעולה עם מספר מוסדות מחקר כדי לבדוק ולסנתז חומרים שעוצבו על ידי MatterGen, ובכך לאמת את היעילות והפוטנציאל שלו ביישומים מעשיים.
איך מדע החומרים ומיקרוסופט משתלבים בשימוש ב-MatterGen?
מיקרוסופט משתלבת בעקרונות מדע החומרים בעיצוב של MatterGen, ומאפשרת למודל להגיב ביעילות לאתגרים ולדרישות הייחודיות בתחום, ובכך מקלה על פיתוח יישומים תעשייתיים חדשים.
