خوارزمية جديدة للذكاء الاصطناعي تساعد على “بصمّة” المواد

على غرار البشر، تتطور المواد بمرور الوقت. كما أنها تتصرف بشكل مختلف عندما تكون تحت الضغط وعندما تكون مسترخية. طوّر العلماء الذين يسعون إلى قياس ديناميكيات تغيّر المواد تقنية جديدة تجمع بين مطيافية ارتباط الفوتون بالأشعة السينية (XPCS) والذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي.

تخلق هذه التقنية “بصمات” لمواد مختلفة يمكن قراءتها وتحليلها بواسطة شبكة عصبية لاستخلاص معلومات جديدة لم يكن العلماء قادرين على الوصول إليها سابقًا. الشبكة العصبية هي نموذج حاسوبي يتخذ قرارات بطريقة مشابهة للدماغ البشري.

في دراسة جديدة أجراها باحثون في المصدر المتقدم للفوتون (APS) ومركز المواد النانوية (CNM) التابعين لمختبر أرجون الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية (DOE)، قام العلماء بربط تقنية XPCS بخوارزمية تعليم آلي غير موجهة، وهي نوع من الشبكات العصبية التي لا تتطلب تدريبًا متخصصًا. يتعلم الخوارزمية بنفسه التعرف على الأنماط المخفية ضمن أنماط الأشعة السينية المتناثرة بواسطة غرواني – وهي مجموعة من الجسيمات معلقة في المحلول. يعد كل من APS وCNM منشآت مستخدمة لمكتب العلوم التابع لوزارة الطاقة الأمريكية.

“هدف الذكاء الاصطناعي هو فقط التعامل مع أنماط التشتت كصور أو صور منتظمة ومعالجتها لمعرفة الأنماط المتكررة. الذكاء الاصطناعي هو خبير في التعرف على الأنماط.” – جيمس (جاي) هوراث، مختبر أرجون الوطني

وقال جيمس (جاي) هوراث، الباحث ما بعد الدكتوراه في أرجون والمؤلف الأول للدراسة: “إن الطريقة التي نفهم بها كيف تتحرك المواد وتتغير بمرور الوقت تعتمد على جمع بيانات تشتت الأشعة السينية”.

هذه الأنماط معقدة للغاية بحيث لا يستطيع العلماء اكتشافها دون مساعدة الذكاء الاصطناعي. وقال هوراث: “بينما نوجه شعاع الأشعة السينية، تكون الأنماط متنوعة ومعقدة للغاية لدرجة أنه يصبح من الصعب حتى على الخبراء فهم أي منها”.

لفهم الباحثين بشكل أفضل ما يدرسونه، يتعين عليهم تكثيف جميع البيانات إلى بصمات تحمل فقط المعلومات الأساسية حول العينة. وأوضح هوراث قائلاً: “يمكنك التفكير في الأمر على أنه امتلاك للمادة، فهو يحتوي على جميع المعلومات اللازمة لإعادة بناء الصورة بأكملها”.

يُطلق على المشروع اسم الذكاء الاصطناعي لديناميكيات الاسترخاء غير المتوازنة، أو AI-NERD. يتم إنشاء البصمات باستخدام تقنية تسمى بالمرمِّز التلقائي (Autoencoder). يعتبر المرمِّز التلقائي نوعًا من الشبكات العصبية التي تحول بيانات الصورة الأصلية إلى البصمة – والتي يطلق عليها العلماء تمثيلًا كامنًا – كما يتضمن أيضًا خوارزمية فك الترميز المستخدمة للعودة من التمثيل الكامن إلى الصورة الكاملة.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي