طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا إطارًا للذكاء الاصطناعي يحمل اسم CrysVCD يحسن بدرجة كبيرة معدل الاستقرار الكيميائي لتصاميم المواد المُولّدة بالحاسوب، بما قد يوفر على الصناعات ومختبرات البحث كلفًا حاسوبية ضخمة ووقتًا يُنفقان حاليًا على استبعاد المواد غير المستقرة. وتعمل الأداة، التي فُصّلت في ورقة بحثية منشورة في Nature Computational Science، عبر ضمان أن المواد المقترحة تلتزم قواعد الكيمياء الأساسية المتعلقة بترتيبات الإلكترونات قبل بدء عملية التوليد المكلفة، بدلًا من تصفية الإخفاقات بعد ذلك.
حقائق أساسية عن CrysVCD
- يرمز CrysVCD إلى «مولّد البلورات بتصميم مقيّد بالتكافؤ»، وقد طوّره باحثون من MIT في أقسام علوم المواد والكيمياء والهندسة الكيميائية والفيزياء والعلوم النووية.
- يجمع الإطار بين نموذج لغوي ينتج صيغًا صحيحة كيميائيًا ونموذج انتشار يولّد البنية البلورية الذرية المقابلة.
- حقق CrysVCD استقرارًا عاليًا في ديناميكيات الشبكة البلورية في نحو 70% من عمليات توليد المواد حاسوبيًا، وهو اختبار صارم للاستقرار.
- عند ضبطه دقيقًا وفق مقاييس الاستقرار، أنتج النهج مواد بلورية باستقرار ميكانيكي بلغ 68% واستقرار شبه مستقر بلغ 85%.
- يمكن للأداة أيضًا استهداف خصائص محددة، مثل الموصلية الحرارية العالية لتبريد مراكز البيانات أو ثابت العزل الكهربائي المرتفع لرقائق الحاسوب.
لماذا كان الاستقرار الكيميائي عائقًا أمام المواد المصممة بالذكاء الاصطناعي؟
يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية توليد ملايين التصاميم الجديدة للمواد في دقائق، لكن ذلك لم يتحول إلى طفرة في المواد المستخدمة فعليًا في منتجات مثل رقائق الحاسوب والصواريخ، لأن النماذج لا تراعي الاستقرار الكيميائي بصورة موثوقة. فالمواد غير المستقرة ليست مفيدة في العالم الحقيقي، ما يجبر الصناعات على إنفاق ميزانيات حوسبة كبيرة لاستبعادها، وأحيانًا لا يبقى سوى جزء ضئيل من الخيارات القابلة للاستخدام.
قال مويانغ تشنغ، طالب دكتوراه في MIT شارك في البحث، إن التحقق من الاستقرار «له كلفة حوسبية هائلة»، وقدّرها بنحو 90% من الكلفة الحاسوبية اللازمة لإنتاج مواد قابلة للاستخدام، مشيرًا إلى أن ذلك «قد يستغرق أسابيع أو أشهرًا». ويمكن للشركات الكبيرة ذات ميزانيات الحوسبة الضخمة تحمّل هذه الكلفة، لكن كثيرًا من الشركات الصغيرة ومختبرات البحث لا يستطيعون ذلك، ما قد يحد من الابتكار في المجال.
كيف يحسن CrysVCD نماذج توليد المواد القائمة؟
يعمل CrysVCD عبر التحقق من أن كل مادة مقترحة تفي بقواعد أساسية في الكيمياء تتعلق بالإلكترونات المحيطة بذراتها قبل بدء خطوة التوليد المكلفة، بدلًا من تصفية التصاميم غير المستقرة لاحقًا. ويندمج في عملية من مرحلتين: إذ ينتج نموذج لغوي أولًا صيغًا صحيحة كيميائيًا، ثم يولد نموذج انتشار البنية الذرية للبلورة بالتنسيق مع نموذج توليد المواد الأساسي.
وصف الأستاذ المشارك مينغدا لي دور الأداة بتشبيه إعلامي: «إذا كانت نماذج توليد المواد مثل أقراص DVD، فنحن مثل مشغّل DVD. يمكنك توصيل هذا بأي نوع من النماذج، وليس بنماذج الانتشار القائمة فقط بل بالنماذج المستقبلية أيضًا، حيث لا يستطيع الناس توليد عدد كافٍ من المواد المستقرة، ويمكنه تحسين الاستقرار». وأشار ويليانغ لو، طالب الدكتوراه في MIT، إلى أن توليد المواد المعتمد على الانتشار المعتاد بطيء، «مثل 1,000 خطوة لإنشاء مادة واحدة»، بينما يمكن النظر إلى وضع نموذج CrysVCD في بداية العملية باعتباره لا يستغرق سوى «خمس خطوات». وأضاف الخريج الحديث هاو تانغ أن هذا الفحص المبكر «يتيح لك استبعاد المواد غير المستقرة لتوليد مواد أعلى جودة»، وأنه «يعمل مع أي نماذج تولّد مواد».
ما الذي يعنيه ذلك للباحثين والمختبرات الأكاديمية؟
قالت هيذر كوليك، أستاذة لاموت دو بونت للهندسة الكيميائية في MIT، إن المجموعات الأكاديمية ذات الموارد الأقل من الشركات الكبيرة يمكنها مع ذلك تحقيق أداء قوي في اكتشاف المواد «بتصاميم أذكى وطرائق أخرى» بدلًا من الاعتماد على توليد أعداد هائلة من المرشحات ثم تقليصها وفق الاستقرار، وهي ممارسة وصفتها بأنها غير فعالة بالنظر إلى كلفتها الحاسوبية المرتفعة. وقالت إن تقييد التوليد بنموذج لغوي منذ البداية يتيح للباحثين «تحسين نسبة المواد المستقرة المُولّدة بدرجة كبيرة». وقال مينغدا لي إن النهج «سيوفر كلفًا حوسبية ووقتًا هائلين عبر إزالة متطلبات الاختيار اللاحقة»، بما يفيد الجهود واسعة النطاق التي تولد مئات الملايين من المواد، وكذلك مجموعات البحث الأصغر التي تسعى إلى تطبيقات موجهة.
استهداف خصائص المواد في العالم الحقيقي
إلى جانب الاستقرار، استخدم الباحثون CrysVCD لتوليد مرشحات مواد ذات موصلية حرارية عالية وقابلية سهلة للاستقطاب في مجال كهربائي، وهما خاصيتان لهما صلة بأشباه الموصلات وتبريد مراكز البيانات. وقال جو لي، أستاذ كارل ريتشارد سودربرغ لهندسة الطاقة في MIT، إن هذه «مواد مفيدة لصناعة أشباه الموصلات ومواد عالية الموصلية الحرارية ذات صلة بتبريد مراكز البيانات»، مشيرًا إلى أن نحو 30% من استهلاك الطاقة المتزايد بسرعة في مراكز البيانات يذهب إلى التبريد، ولذلك تحتاج الصناعة إلى مواد قادرة على إزالة الحرارة بكفاءة أكبر.
وقال تشنغ إن السعي إلى الاستقرار وأهداف أداء محددة في وقت واحد يمثل تحديًا غير عادي: «في أي وقت يكون لديك هدفان، يكون تحقيق هذين الهدفين بنسبة تتجاوز 50% صعبًا في هذا المجال. في الماضي، ربما كان لدى الناس هدف لخصائص محددة دون الاستقرار، أو العكس، ويحصلون على نسبة من رقم واحد من المواد التي تناسب هدفهم». ويشير الفريق إلى أن النهج يعمل على أفضل وجه مع البنى الصلبة ذات الترتيبات الداخلية المنظمة بدرجة عالية، وليس مع كل أنواع المواد.
الأسئلة الشائعة
ما هو CrysVCD؟
CrysVCD، وهو اختصار لعبارة «مولّد البلورات بتصميم مقيّد بالتكافؤ»، إطار طوّره MIT يتحقق مما إذا كانت تصاميم المواد المُولّدة بالذكاء الاصطناعي تفي بالقواعد الكيميائية الأساسية لأغلفة التكافؤ قبل تنفيذ عملية التوليد الكاملة، ما يحسن فرص أن تكون المواد المُولّدة مستقرة كيميائيًا.
إلى أي حد يحسن CrysVCD معدلات استقرار المواد؟
حقق CrysVCD استقرارًا عاليًا في ديناميكيات الشبكة البلورية في نحو 70% من عمليات توليد المواد حاسوبيًا، وعند ضبطه دقيقًا وفق مقاييس الاستقرار أنتج مواد بلورية باستقرار ميكانيكي بلغ 68% واستقرار شبه مستقر بلغ 85%، وفقًا لباحثي MIT.
من طوّر CrysVCD وأين نُشر البحث؟
طوّر CrysVCD فريق من باحثي MIT، منهم مينغدا لي ومويانغ تشنغ وويليانغ لو وهاو تانغ وبوين يو وجو لي وهيذر كوليك، إلى جانب يونغتشيانغ تشنغ من مختبر أوك ريدج الوطني ووي وي شيه من جامعة ولاية ميشيغان. ونُشر العمل في ورقة بحثية في Nature Computational Science.
التمويل والخطوات التالية
حظي البحث بدعم جزئي من وزارة الطاقة الأمريكية، وزمالة Mathworks للهندسة، والمؤسسة الوطنية للعلوم، ووكالة الحد من التهديدات الدفاعية الأمريكية. ويقول الباحثون إن الإطار مصمم للاندماج في نماذج الانتشار القائمة وكذلك نماذج توليد المواد المستقبلية، ما يضعه كأداة عامة لتحسين الاستقرار في أنحاء المجال بدلًا من كونه حلًا لمرة واحدة مرتبطًا بهندسة نموذج واحد.
