MIT araştırmacıları, bilgisayarla üretilen malzeme tasarımlarının kimyasal kararlılık oranını önemli ölçüde artıran CrysVCD adlı bir yapay zekâ çerçevesi geliştirdi. Nature Computational Science’ta yayımlanan makalede ayrıntıları verilen araç, önerilen malzemelerin elektron düzenlerine ilişkin temel kimya kurallarını pahalı üretim süreci başlamadan önce karşılamasını sağlayarak çalışıyor; başarısız tasarımları sonradan filtrelemiyor. Bu yaklaşım, sektörlerin ve araştırma laboratuvarlarının kararsız malzemeleri elemek için harcadığı yüksek hesaplama maliyetini ve zamanı azaltabilir.
CrysVCD hakkında temel bilgiler
- CrysVCD, “valansla kısıtlanmış tasarıma sahip kristal üretici” anlamına geliyor ve MIT’de malzeme bilimi, kimya, kimya mühendisliği, fizik ve nükleer bilim bölümlerinden araştırmacılar tarafından geliştirildi.
- Çerçeve, kimyasal açıdan geçerli formüller üreten bir dil modelini, karşılık gelen atomik kristal yapıyı oluşturan bir difüzyon modeliyle birleştiriyor.
- CrysVCD, sıkı bir kararlılık testi olan yüksek kafes dinamiği kararlılığına hesaplamalı malzeme üretimlerinin yaklaşık yüzde 70’inde ulaştı.
- Yaklaşım, kararlılık ölçütlerine göre ince ayarlandığında yüzde 68 mekanik kararlılığa ve yüzde 85 metastabiliteye sahip kristalin malzemeler üretti.
- Araç; veri merkezi soğutması için yüksek ısıl iletkenlik veya bilgisayar çipleri için yüksek dielektrik sabiti gibi belirli özellikleri de hedefleyebiliyor.
Kimyasal kararlılık neden yapay zekâyla tasarlanan malzemelerde darboğaz oldu?
Mevcut yapay zekâ modelleri dakikalar içinde milyonlarca yeni malzeme tasarımı üretebiliyor; ancak modeller kimyasal kararlılığı güvenilir biçimde hesaba katmadığı için bu durum bilgisayar çipleri ve roketler gibi ürünlerde gerçekten kullanılan yeni malzemelerde bir artışa dönüşmedi. Kararsız malzemeler gerçek dünyada kullanışlı olmadığından, sektörler bunları elemek için büyük hesaplama bütçeleri harcamak zorunda kalıyor ve geriye bazen kullanılabilir seçeneklerin yalnızca çok küçük bir bölümü kalıyor.
Araştırmada yer alan MIT doktora öğrencisi Mouyang Cheng, kararlılığın doğrulanmasının “çok büyük bir hesaplama maliyeti” olduğunu söyledi; bunu kullanılabilir malzemelerin oluşturulmasına ilişkin hesaplama maliyetinin yaklaşık yüzde 90’ı olarak tahmin etti ve “haftalar veya aylar sürebileceğini” belirtti. Büyük hesaplama bütçeleri olan büyük şirketler bu maliyeti karşılayabilirken, birçok küçük şirket ve araştırma laboratuvarı karşılayamıyor; bu da alandaki yeniliği sınırlayabiliyor.
CrysVCD mevcut malzeme üretim modellerini nasıl iyileştiriyor?
CrysVCD, pahalı üretim adımı başlamadan önce önerilen her malzemenin atomlarının çevresindeki elektronlarla ilgili temel kimya kurallarını karşılayıp karşılamadığını denetleyerek çalışıyor; kararsız tasarımları sonradan filtrelemiyor. İki aşamalı bir sürece ekleniyor: Bir dil modeli önce kimyasal açıdan geçerli formüller üretiyor, ardından bir difüzyon modeli altta yatan malzeme üretim modeliyle eşgüdüm içinde kristalin atomik yapısını oluşturuyor.
Doçent Mingda Li, aracın rolünü medya benzetmesiyle şöyle anlattı: “Malzeme üreten modeller DVD gibiyse, biz DVD oynatıcı gibiyiz. Bunu yalnızca mevcut difüzyon modellerine değil, insanların yeterince kararlı malzeme üretemediği gelecekteki modellere de takabilirsiniz ve kararlılığı iyileştirebilir.” MIT doktora öğrencisi Weiliang Luo, tipik difüzyon temelli malzeme üretiminin yavaş olduğunu, “bir malzeme oluşturmak için 1.000 adım gibi” sürdüğünü; CrysVCD modelini sürecin başına yerleştirmenin ise “beş adım” atmak gibi düşünülebileceğini belirtti. Yakın zamanda mezun olan Hao Tang, bu erken elemenin “daha yüksek kaliteli malzemeler üretmek için kararsız malzemeleri elemenizi sağladığını” ve “malzeme üreten tüm modellerle çalıştığını” ekledi.
Bunun araştırmacılar ve akademik laboratuvarlar için anlamı
MIT’nin Lammot du Pont Kimya Mühendisliği Profesörü Heather Kulik, büyük şirketlere göre daha az kaynağa sahip akademik grupların, çok sayıda aday üretip ardından kararlılık için eleme yapmak yerine “daha akıllı tasarımlar ve başka yaklaşımlarla” malzeme keşfinde güçlü performans elde edebileceğini söyledi. Kulik, yüksek hesaplama maliyeti nedeniyle bu sonradan eleme yöntemini verimsiz olarak nitelendirdi. Dil modeliyle üretimi en baştan kısıtlayarak araştırmacıların “üretilen kararlı malzemelerin oranını önemli ölçüde artırabileceğini” belirtti. Mingda Li ise yaklaşımın, akış aşağısındaki seçme gereksinimlerini ortadan kaldırarak “büyük hesaplama maliyetlerinden ve zamandan tasarruf sağlayacağını”; bunun hem yüz milyonlarca malzeme üreten büyük ölçekli çalışmalar hem de hedefli uygulamalar izleyen daha küçük araştırma gruplarına fayda sağlayacağını söyledi.
Gerçek dünyadaki malzeme özelliklerini hedeflemek
Araştırmacılar kararlılığın ötesinde, CrysVCD’yi yüksek ısıl iletkenliğe ve elektrik alanında kolay kutuplanmaya sahip malzeme adayları üretmek için kullandı. Bu özellikler yarı iletkenler ve veri merkezi soğutmasıyla ilişkili. MIT’nin Güç Mühendisliği Carl Richard Soderberg Profesörü Ju Li, bunların “yarı iletken endüstrisi için yararlı malzemeler ve veri merkezi soğutmasıyla ilgili yüksek ısıl iletkenlikli malzemeler” olduğunu söyledi. Li, veri merkezlerinin hızla artan enerji kullanımının yaklaşık yüzde 30’unun soğutmaya gittiğini ve bu nedenle sektörün ısıyı daha verimli uzaklaştırabilecek malzemelere ihtiyaç duyduğunu belirtti.
Cheng, kararlılık ve belirli performans hedeflerini aynı anda izlemenin alışılmadık derecede zorlayıcı olduğunu söyledi: “İki hedefiniz olduğunda, bu alanda yüzde 50’nin üzerinde herhangi bir sonuçla bu hedeflere ulaşmak zordur. Geçmişte insanlar belirli özellikler için bir hedefe, kararlılığa değil, ya da bunun tersine sahip olabilir ve hedeflerine uyan malzemelerin tek haneli yüzdesini elde edebilirdi.” Ekip, yaklaşımın her tür malzemeden ziyade, iç düzenleri yüksek düzeyde sıralı olan katı yapılarla en iyi sonucu verdiğini belirtiyor.
Sık sorulan sorular
CrysVCD nedir?
“Valansla kısıtlanmış tasarıma sahip kristal üretici” ifadesinin kısaltması olan CrysVCD, yapay zekâyla oluşturulan malzeme tasarımlarının tam üretim süreci çalışmadan önce temel değerlik kabuğu kimyası kurallarını karşılayıp karşılamadığını denetleyen, MIT tarafından geliştirilmiş bir çerçevedir. Bu, üretilen malzemelerin kimyasal açıdan kararlı olma olasılığını artırır.
CrysVCD malzeme kararlılığı oranlarını ne kadar iyileştiriyor?
MIT araştırmacılarına göre CrysVCD, hesaplamalı malzeme üretimlerinin yaklaşık yüzde 70’inde yüksek kafes dinamiği kararlılığına ulaştı. Kararlılık ölçütleriyle ince ayarlandığında ise yüzde 68 mekanik kararlılığa ve yüzde 85 metastabiliteye sahip kristalin malzemeler üretti.
CrysVCD’yi kim geliştirdi ve çalışma nerede yayımlandı?
CrysVCD; Mingda Li, Mouyang Cheng, Weiliang Luo, Hao Tang, Bowen Yu, Ju Li ve Heather Kulik’in de aralarında bulunduğu MIT araştırmacılarından oluşan bir ekip ile Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı’ndan Yongqiang Cheng ve Michigan Eyalet Üniversitesi’nden Weiwei Xie tarafından geliştirildi. Çalışma Nature Computational Science’ta yayımlanan bir makalede yer alıyor.
Finansman ve sonraki adımlar
Araştırma kısmen ABD Enerji Bakanlığı, Mathworks Mühendislik Bursu, Ulusal Bilim Vakfı ve ABD Savunma Tehdit Azaltma Ajansı tarafından desteklendi. Araştırmacılar, çerçevenin mevcut difüzyon temelli modellere ve gelecekteki malzeme üretim modellerine bağlanacak şekilde tasarlandığını; böylece tek bir model mimarisine bağlı tek seferlik bir çözüm yerine, alan genelinde kararlılığı iyileştirmeye yönelik genel bir araç konumunda olduğunu belirtiyor.
