ثورة في اكتشاف المواد: مايكروسوفت تطلق “ماتر جين”

يُعَدّ اكتشاف مواد جديدة أمراً بالغ الأهمية لحل بعض التحديات الكبرى التي تواجه البشرية. لكن، وكما أبرزت مايكروسوفت، فإن الأساليب التقليدية لاكتشاف مواد جديدة أشبه بـ”البحث عن إبرة في كومة قش”.

فقد اعتمدت عملية البحث عن مواد جديدة تاريخياً على تجارب شاقة ومكلفة تعتمد على التجربة والخطأ. وفي الآونة الأخيرة، ساهمت الفحوص الحاسوبية لقواعد بيانات المواد الضخمة في تسريع هذه العملية، إلا أنها ظلت تستغرق وقتاً طويلاً.

واليوم، قد تُسارع أداة ذكاء اصطناعي توليدية جديدة وقوية من مايكروسوفت هذه العملية بشكل كبير. وتُسمى هذه الأداة “ماتر جين” (MatterGen)، وهي تتجاوز أساليب الفحص التقليدية، حيث تقوم بابتكار مواد جديدة مباشرةً بناءً على متطلبات التصميم، مما يُقدّم نهجاً ثورياً محتملًا لاكتشاف المواد.

وفي ورقة بحثية نُشرت في مجلة “نيتشر”، وصفت مايكروسوفت “ماتر جين” بأنها نموذج انتشار يعمل ضمن الهندسة ثلاثية الأبعاد للمواد. فكما يُمكن لنموذج انتشار الصور توليد صور من مطالبات نصية عن طريق تعديل ألوان البكسل، فإن “ماتر جين” يُولّد بنى مادية عن طريق تغيير العناصر، والمواقع، والشبكات الدورية في بنى عشوائية. وقد صُممت هذه البنية المخصصة خصيصاً للتعامل مع المتطلبات الفريدة لعلوم المواد، مثل الدورية والترتيبات ثلاثية الأبعاد.

وتوضح مايكروسوفت أن “ماتر جين تُمكّن نموذجاً جديداً لتصميم المواد بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذي يسمح باستكشاف المواد بكفاءة، متجاوزاً المجموعة المحدودة من المواد المعروفة”.

قفزة تتجاوز الفحص:

تتضمن الأساليب الحاسوبية التقليدية فحص قواعد بيانات ضخمة من المواد المحتملة لتحديد المواد المرشحة التي تتمتع بالخصائص المطلوبة. لكن، حتى هذه الأساليب محدودة في قدرتها على استكشاف عالم المواد غير المعروفة، وتتطلب من الباحثين غربلة ملايين الخيارات قبل العثور على مواد واعدة.

على النقيض من ذلك، تبدأ “ماتر جين” من الصفر – حيث تُولّد مواد بناءً على مطالبات محددة حول الكيمياء، والخصائص الميكانيكية، والخصائص الإلكترونية، والسلوك المغناطيسي، أو مجموعات من هذه القيود. وقد تم تدريب النموذج باستخدام أكثر من 608,000 مادة مستقرة تم تجميعها من مشاريع المواد وقواعد بيانات الإسكندرية.

وفي المقارنة أدناه، تفوقت “ماتر جين” بشكل كبير على أساليب الفحص التقليدية في توليد مواد جديدة ذات خصائص محددة – وتحديداً معامل مرونة حجمية أكبر من 400 جيجا باسكال، مما يعني صعوبة ضغطها.

هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي