Nanotechnology Now - Press Release: Rensselaer Researcher Uses Artificial Intelligence To Discover New Materials For Advanced Computing Trevor Rhone Uses AI To Identify Two-dimensional Van Der Waals Magnets

افلاطون کے ذریعہ دوبارہ شائع کیا گیا۔

فالونگ: 0

ہوم پیج (-) > پریس > Rensselaer محقق جدید کمپیوٹنگ کے لیے نئے مواد کو دریافت کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے Trevor Rhone دو جہتی وین ڈیر وال میگنےٹس کی شناخت کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے

ٹریور ڈیوڈ رون کریڈٹ رینسیلر پولی ٹیکنک انسٹی ٹیوٹ

خلاصہ:
محققین کی ایک ٹیم رینسیلر پولی ٹیکنیک انسٹی ٹیوٹ کے ٹریور ڈیوڈ رون کی قیادت میں، شعبہ طبیعیات، اپلائیڈ فزکس، اور فلکیات کے اسسٹنٹ پروفیسر نے مصنوعی ذہانت (AI) میں جدید ترین ٹولز کا استعمال کرتے ہوئے ناول وین ڈیر والز (vdW) میگنےٹ کی نشاندہی کی ہے۔ خاص طور پر، ٹیم نے بڑے مقناطیسی لمحات کے ساتھ ٹرانزیشن میٹل ہالائیڈ وی ڈی ڈبلیو مواد کی نشاندہی کی جن کی نیم زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے کیمیاوی طور پر مستحکم ہونے کی پیش گوئی کی جاتی ہے۔ یہ دو جہتی (2D) vdW میگنےٹ ڈیٹا اسٹوریج، اسپنٹرونکس، اور یہاں تک کہ کوانٹم کمپیوٹنگ میں بھی ممکنہ ایپلی کیشنز رکھتے ہیں۔

Rensselaer محقق جدید کمپیوٹنگ کے لیے نئے مواد کو دریافت کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے Trevor Rhone دو جہتی وین ڈیر وال میگنےٹ کی شناخت کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے۔

ٹرائے، NY | 12 مئی 2023 کو پوسٹ کیا گیا۔

Rhone سائنس اور ٹیکنالوجی کو آگے بڑھانے والے غیر متوقع خصوصیات کے ساتھ نئے مواد کو دریافت کرنے کے لیے مواد کی معلومات کو استعمال کرنے میں مہارت رکھتا ہے۔ میٹریلز انفارمیٹکس اے آئی اور میٹریل سائنس کے سنگم پر مطالعہ کا ایک ابھرتا ہوا شعبہ ہے۔ ان کی ٹیم کی تازہ ترین تحقیق کو حال ہی میں ایڈوانسڈ تھیوری اور سمولیشنز کے سرورق پر نمایاں کیا گیا تھا۔

2D مواد، جو کہ ایک ایٹم کی طرح پتلا ہو سکتا ہے، صرف 2004 میں دریافت ہوا تھا اور اپنی غیر متوقع خصوصیات کی وجہ سے بڑے سائنسی تجسس کا موضوع رہا ہے۔ 2D میگنےٹ اہم ہیں کیونکہ ان کی طویل فاصلے تک مقناطیسی ترتیب برقرار رہتی ہے جب انہیں ایک یا چند تہوں تک پتلا کیا جاتا ہے۔ یہ مقناطیسی انیسوٹروپی کی وجہ سے ہے۔ اس مقناطیسی انیسوٹروپی اور کم جہت کے ساتھ تعامل آزادی کی غیر ملکی اسپن ڈگریوں کو جنم دے سکتا ہے، جیسے اسپن ساخت جو کوانٹم کمپیوٹنگ فن تعمیر کی ترقی میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ 2D میگنےٹ بھی الیکٹرانک خصوصیات کی پوری رینج پر محیط ہیں اور اعلی کارکردگی اور توانائی کے موثر آلات میں استعمال کیے جا سکتے ہیں۔

رون اور ٹیم نے وی ڈی ڈبلیو مواد کی خصوصیات کا تعین کرنے کے لیے ہائی تھرو پٹ ڈینسٹی فنکشنل تھیوری (DFT) کیلکولیشنز کو ملایا، AI کے ساتھ مشین لرننگ کی ایک شکل کو نافذ کرنے کے لیے جسے سیمی سپروائزڈ لرننگ کہا جاتا ہے۔ نیم زیر نگرانی لرننگ ڈیٹا میں پیٹرن کی شناخت اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے لیبل لگے ہوئے اور بغیر لیبل والے ڈیٹا کے امتزاج کا استعمال کرتی ہے۔ نیم زیر نگرانی لرننگ مشین لرننگ میں ایک بڑے چیلنج کو کم کرتی ہے - لیبل لگائے گئے ڈیٹا کی کمی۔

"AI استعمال کرنے سے وقت اور پیسے کی بچت ہوتی ہے،" رون نے کہا۔ "معمولی مواد کی دریافت کے عمل کے لیے سپر کمپیوٹر پر مہنگے نقوش کی ضرورت ہوتی ہے جس میں مہینوں لگ سکتے ہیں۔ لیب کے تجربات میں زیادہ وقت لگ سکتا ہے اور زیادہ مہنگا بھی ہو سکتا ہے۔ ایک AI نقطہ نظر میں مواد کی دریافت کے عمل کو تیز کرنے کی صلاحیت ہے۔

ایک سپر کمپیوٹر پر 700 DFT کیلکولیشن کے ابتدائی ذیلی سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے، ایک AI ماڈل کو تربیت دی گئی جو ایک لیپ ٹاپ پر ملی سیکنڈ میں ہزاروں مواد کے امیدواروں کی خصوصیات کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔ اس کے بعد ٹیم نے بڑے مقناطیسی لمحات اور کم تشکیل توانائی کے ساتھ امید افزا امیدوار وی ڈی ڈبلیو مواد کی نشاندہی کی۔ کم تشکیل توانائی کیمیائی استحکام کا ایک اشارہ ہے، جو لیبارٹری اور بعد میں صنعتی ایپلی کیشنز میں مواد کی ترکیب کے لیے ایک اہم ضرورت ہے۔

"ہمارا فریم ورک آسانی سے مختلف کرسٹل ڈھانچے والے مواد کو تلاش کرنے کے لیے بھی لاگو کیا جا سکتا ہے،" رون نے کہا۔ "مخلوط کرسٹل ڈھانچے کے پروٹوٹائپس، جیسے کہ ٹرانزیشن میٹل ہالائیڈز اور ٹرانزیشن میٹل ٹرائیکلکوجینائیڈز دونوں کا ڈیٹا سیٹ، بھی اس فریم ورک کے ساتھ تلاش کیا جا سکتا ہے۔"

"ڈاکٹر میٹریل سائنس کے شعبے میں رون کی اے آئی کا اطلاق دلچسپ نتائج پیدا کر رہا ہے،" کرٹ برین مین، رینسیلر کے سکول آف سائنس کے ڈین نے کہا۔ "اس نے نہ صرف 2D مواد کے بارے میں ہماری سمجھ کو تیز کیا ہے جس میں نئی خصوصیات ہیں، لیکن اس کے نتائج اور طریقوں سے نئی کوانٹم کمپیوٹنگ ٹیکنالوجیز میں حصہ ڈالنے کا امکان ہے۔"

Rhone کی تحقیق میں روماکانتا بھٹارائی اور Renselaer کے Haralambos Gavras نے شمولیت اختیار کی تھی۔ ارگون نیشنل لیبارٹری کے بیتھنی لوش اور میشا سلیم؛ ماریو میتھیاکس، ڈینیئل ٹی لارسن، اور ہارورڈ یونیورسٹی کے ایفتھیمیوس کاکسیرس؛ اور NTT بنیادی ریسرچ لیبارٹریز کے Yoshiharu Krockenberger۔

####

Rensselaer Polytechnic Institute کے بارے میں
1824 میں قائم کیا گیا، Rensselaer Polytechnic Institute امریکہ کی پہلی تکنیکی تحقیقی یونیورسٹی ہے۔ Rensselaer پانچ اسکولوں، 30 سے زیادہ تحقیقی مراکز، 140 نئے پروگراموں سمیت 25 سے زیادہ تعلیمی پروگرام، اور 6,800 سے زیادہ طلباء اور 104,000 زندہ سابق طلباء پر مشتمل ایک متحرک کمیونٹی پر مشتمل ہے۔ Rensselaer فیکلٹی اور سابق طلباء میں نیشنل اکیڈمی کے 155 ممبران، نیشنل انوینٹرز ہال آف فیم کے چھ ممبران، چھ نیشنل میڈل آف ٹیکنالوجی کے فاتح، پانچ نیشنل میڈل آف سائنس کے فاتح، اور فزکس میں نوبل انعام یافتہ شامل ہیں۔ سائنسی اور تکنیکی علم کو آگے بڑھانے کے تقریباً 200 سال کے تجربے کے ساتھ، Rensselaer کی توجہ آسانی اور تعاون کے جذبے کے ساتھ عالمی چیلنجوں سے نمٹنے پر مرکوز ہے۔ مزید جاننے کے لیے، براہ کرم www.rpi.edu ملاحظہ کریں۔

مزید معلومات کے لئے، براہ مہربانی کلک کریں یہاں

رابطے:
کیٹی ملاٹینو
Rensselaer Polytechnic انسٹی ٹیوٹ
سیل: 838-240-5691
@rpi

کاپی رائٹ © Rensselaer Polytechnic Institute

اگر آپ کے پاس کوئی تبصرہ ہے، تو براہ مہربانی رابطہ کریں ہم سے.

خبروں کی ریلیز جاری کرنے والے، نہ کہ 7th Wave, Inc. یا Nanotechnology Now، مواد کی درستگی کے لیے مکمل طور پر ذمہ دار ہیں۔

Rensselaer محقق جدید کمپیوٹنگ کے لیے نئے مواد کو دریافت کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے Trevor Rhone دو جہتی وین ڈیر وال میگنےٹ کی شناخت کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے۔

سے زیادہ نینو ٹیکنالوجی ناؤ حالیہ خبریں۔

ہمارے متعلق

عمودی تلاش اور Ai

پلیٹ فارم

مربوط رہو

اکاؤنٹ