نجح علماء في تطوير خوارزمية ذكاء اصطناعي قادرة على التنبؤ ببنية وخصائص أكثر من 31 مليون مادة لم تكن موجودة.
ومن الممكن أن تؤدي أداة الذكاء الاصطناعي “M3GNet”، التي ابتكرها فريق من جامعة كاليفورنيا في سان دييغو، إلى اكتشاف مواد جديدة ذات خصائص استثنائية.
ونشر العلماء، أمس الاثنين، دراستهم التفصيلية عن أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة في المجلة العلمية “نيتشر”.
وتمكنت “M3GNet” من ملء قاعدة بيانات ضخمة من المواد التي لم يتم تصنيعها بعد على الفور، والتي يستخدمها المهندسون بالفعل في بحثهم عن أقطاب أكثر كثافة للطاقة لبطاريات الليثيوم أيون، المستخدمة في كل شيء، بدءا من الهواتف الذكية وحتى السيارات الكهربائية.
من ناحيته، شبّه أستاذ الهندسة النانوية في جامعة كاليفورنيا في سان دييغو، شيو بينغ أونغ، أداة الذكاء الاصطناعي “M3GNet” بخوارزمية الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي أنشأتها “DeepMind” من شركة “غوغل” الأمريكية، والقادرة على التنبؤ بهياكل البروتين.
وقال أونغ: “على غرار البروتينات، نحتاج إلى معرفة بنية المادة للتنبؤ بخصائصها”.
وأضاف: “نعتقد حقا أن بنية “M3GNet” هي أداة تحويلية يمكن أن توسع بشكل كبير من قدرتنا على استكشاف مواد كيميائية وهياكل جديدة”.
ويخطط الفريق العلمي حاليا لتوسيع عدد المواد الموجودة في قاعدة البيانات بشكل كبير، مع الاستمرار في التحقق من المواد التي قد تكون مفيدة في مساعدة الاكتشافات العلمية المستقبلية.
وتشير التقديرات إلى أن أكثر من مليون مادة من أصل 31 مليون مادة التي اكتشفها نظام الذكاء الاصطناعي “M3GNet”، والموجودة في قاعدة بيانات “matterverse.ai”، مستقرة بما يكفي للاستخدام.