تقنية النانو الآن - بيان صحفي: يستخدم باحث Rensselaer الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مواد جديدة للحوسبة المتقدمة يستخدم Trevor Rhone الذكاء الاصطناعي لتحديد مغناطيس Van Der Waals ثنائي الأبعاد

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

الصفحة الرئيسية > صحافة > يستخدم الباحث في Rensselaer الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مواد جديدة للحوسبة المتقدمة يستخدم Trevor Rhone الذكاء الاصطناعي لتحديد مغناطيس van der Waals ثنائي الأبعاد

تريفور ديفيد رون كريدي Rensselaer Polytechnic Institute

المستخلص:
حدد فريق من الباحثين بقيادة تريفور ديفيد رون من معهد Rensselaer Polytechnic ، الأستاذ المساعد في قسم الفيزياء والفيزياء التطبيقية وعلم الفلك ، مغناطيسًا جديدًا من van der Waals (vdW) باستخدام أدوات متطورة في الذكاء الاصطناعي (AI). على وجه الخصوص ، حدد الفريق مواد انتقالية للهاليد المعدنية vdW ذات لحظات مغناطيسية كبيرة يُتوقع أن تكون مستقرة كيميائيًا باستخدام التعلم شبه الخاضع للإشراف. هذه المغناطيسات ثنائية الأبعاد (2D) vdW لها تطبيقات محتملة في تخزين البيانات ، و spintronics ، وحتى الحوسبة الكمومية.

يستخدم باحث Rensselaer الذكاء الاصطناعي لاكتشاف مواد جديدة للحوسبة المتقدمة يستخدم Trevor Rhone الذكاء الاصطناعي لتحديد مغناطيس Van der Waals ثنائي الأبعاد

تروي ، نيويورك | نُشر في 12 مايو 2023

رون متخصص في تسخير المعلوماتية المادية لاكتشاف مواد جديدة ذات خصائص غير متوقعة تعمل على تقدم العلوم والتكنولوجيا. معلوماتية المواد هي مجال دراسي ناشئ عند تقاطع الذكاء الاصطناعي وعلوم المواد. تم عرض أحدث أبحاث فريقه مؤخرًا على غلاف النظريات والمحاكاة المتقدمة.

تم اكتشاف المواد ثنائية الأبعاد ، التي يمكن أن تكون رقيقة مثل ذرة واحدة ، فقط في عام 2 وكانت موضوع فضول علمي كبير بسبب خصائصها غير المتوقعة. المغناطيس ثنائي الأبعاد مهم لأن ترتيبها المغناطيسي بعيد المدى يستمر عندما يتم تخفيفه إلى طبقة واحدة أو عدة طبقات. هذا بسبب التباين المغناطيسي. يمكن أن يؤدي التفاعل مع هذا التباين المغناطيسي والأبعاد المنخفضة إلى درجات غريبة من الحرية في الدوران ، مثل مواد الدوران التي يمكن استخدامها في تطوير بنيات الحوسبة الكمومية. يمتد المغناطيس ثنائي الأبعاد أيضًا على مجموعة كاملة من الخصائص الإلكترونية ويمكن استخدامه في الأجهزة عالية الأداء والموفرة للطاقة.

قام رون وفريقه بدمج حسابات نظرية الكثافة الوظيفية عالية الإنتاجية (DFT) ، لتحديد خصائص مواد vdW ، مع الذكاء الاصطناعي لتنفيذ شكل من أشكال التعلم الآلي يسمى التعلم شبه الخاضع للإشراف. يستخدم التعلم شبه الخاضع للإشراف مجموعة من البيانات المصنفة وغير المصنفة لتحديد الأنماط في البيانات وإجراء التنبؤات. يخفف التعلم شبه الخاضع للإشراف من التحدي الرئيسي في التعلم الآلي - ندرة البيانات المصنفة.

قال رون: "إن استخدام الذكاء الاصطناعي يوفر الوقت والمال". تتطلب عملية اكتشاف المواد النموذجية عمليات محاكاة باهظة الثمن على كمبيوتر عملاق يمكن أن تستغرق شهورًا. قد تستغرق التجارب المعملية وقتًا أطول وقد تكون أكثر تكلفة. يمتلك نهج الذكاء الاصطناعي القدرة على تسريع عملية اكتشاف المواد ".

باستخدام مجموعة فرعية أولية من 700 حساب DFT على كمبيوتر عملاق ، تم تدريب نموذج ذكاء اصطناعي يمكنه التنبؤ بخصائص عدة آلاف من المواد المرشحة في أجزاء من الثانية على جهاز كمبيوتر محمول. ثم حدد الفريق المواد المرشحة الواعدة التي تحتوي على لحوم مغناطيسية كبيرة وطاقة تكوين منخفضة. تعتبر طاقة التكوين المنخفضة مؤشرًا على الاستقرار الكيميائي ، وهو مطلب مهم لتركيب المادة في المختبر والتطبيقات الصناعية اللاحقة.

قال رون: "يمكن تطبيق إطار عملنا بسهولة لاستكشاف المواد ذات الهياكل البلورية المختلفة أيضًا". "يمكن أيضًا استكشاف النماذج الأولية للهيكل البلوري المختلط ، مثل مجموعة البيانات لكل من هاليدات المعادن الانتقالية وثلاثي الكالكوجينات المعدنية الانتقالية ، من خلال هذا الإطار."

"دكتور. قال كيرت برينمان ، عميد كلية رينسيلر للعلوم ، إن تطبيق رون للذكاء الاصطناعي في مجال علم المواد يستمر في تحقيق نتائج مثيرة. "إنه لم يسرع فقط من فهمنا للمواد ثنائية الأبعاد التي لها خصائص جديدة ، ولكن من المرجح أن تساهم نتائجه وطرقه في تقنيات الحوسبة الكمومية الجديدة."

انضم إلى رون في البحث كل من Romakanta Bhattarai و Haralambos Gavras من Renselaer ؛ بيثاني لاش وميشا سليم من مختبر أرجون الوطني ؛ ماريوس ماتيكيس ودانيال تي لارسون وإفثيميوس كاكسيراس من جامعة هارفارد ؛ و Yoshiharu Krockenberger من مختبرات NTT للبحوث الأساسية.

####

حول معهد Rensselaer Polytechnic
تأسس معهد Rensselaer Polytechnic عام 1824 ، وهو أول جامعة بحثية تكنولوجية في أمريكا. يشمل Rensselaer خمس مدارس ، وأكثر من 30 مركزًا بحثيًا ، وأكثر من 140 برنامجًا أكاديميًا بما في ذلك 25 برنامجًا جديدًا ، ومجتمعًا ديناميكيًا يتكون من أكثر من 6,800 طالب و 104,000 خريج حي. يضم أعضاء هيئة التدريس والخريجين في Rensselaer ما يزيد عن 155 عضوًا في الأكاديمية الوطنية ، وستة أعضاء من قاعة مشاهير المخترعين الوطنية ، وستة فائزين بالميدالية الوطنية للتكنولوجيا ، وخمسة فائزين بالميدالية الوطنية للعلوم ، وحائز على جائزة نوبل في الفيزياء. مع ما يقرب من 200 عام من الخبرة في تطوير المعرفة العلمية والتكنولوجية ، لا يزال Rensselaer يركز على مواجهة التحديات العالمية بروح الإبداع والتعاون. لمعرفة المزيد ، يرجى زيارة www.rpi.edu.

لمزيد من المعلومات ، يرجى الضغط هنا

جهات الاتصال:
كاتي مالاتينو
رينسيلار معهد البوليتكنيك
الخلية: 838-240-5691
تضمين التغريدة

حقوق الطبع والنشر © Rensselaer Polytechnic Institute

إذا كان لديك تعليق ، من فضلك اتصل بنا لنا.

جهات إصدار النشرات الإخبارية ، وليس 7th Wave، Inc. أو Nanotechnology Now ، هي المسؤولة وحدها عن دقة المحتوى.

المرجعية: