एमआईटी के शोधकर्ताओं ने CrysVCD नाम का एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता फ्रेमवर्क विकसित किया है, जो कंप्यूटर से तैयार सामग्री डिज़ाइनों की रासायनिक स्थिरता दर को बहुत बढ़ाता है। इससे उद्योगों और शोध प्रयोगशालाओं को अस्थिर सामग्रियों की छंटाई में लगने वाली विशाल कंप्यूटिंग लागत और समय बचाने की संभावना है। Nature Computational Science में प्रकाशित एक शोधपत्र में वर्णित यह टूल महंगी जनरेशन प्रक्रिया शुरू होने से पहले ही यह सुनिश्चित करता है कि प्रस्तावित सामग्री इलेक्ट्रॉन विन्यास से जुड़े रसायन विज्ञान के बुनियादी नियमों को पूरा करे, बजाय इसके कि बाद में विफल डिज़ाइनों को छाना जाए।
CrysVCD के बारे में मुख्य तथ्य
- CrysVCD का अर्थ “crystal generator with valence-constrained design” है और इसे एमआईटी के सामग्री विज्ञान, रसायन विज्ञान, रासायनिक इंजीनियरिंग, भौतिकी तथा नाभिकीय विज्ञान विभागों के शोधकर्ताओं ने विकसित किया है।
- यह फ्रेमवर्क रासायनिक रूप से मान्य सूत्र बनाने वाले भाषा मॉडल को संबंधित परमाणु क्रिस्टल संरचना तैयार करने वाले डिफ्यूजन मॉडल के साथ जोड़ता है।
- कंप्यूटेशनल सामग्री जनरेशन के लगभग 70 प्रतिशत मामलों में CrysVCD ने उच्च लैटिस-डायनेमिक्स स्थिरता हासिल की, जो एक कड़ी स्थिरता जांच है।
- स्थिरता मेट्रिक्स पर फाइन-ट्यून करने पर इस तरीके ने 68 प्रतिशत यांत्रिक स्थिरता और 85 प्रतिशत मेटास्टेबिलिटी वाली क्रिस्टलीय सामग्री तैयार की।
- यह टूल डेटा सेंटर कूलिंग के लिए उच्च तापीय चालकता या कंप्यूटर चिप्स के लिए उच्च डाइइलेक्ट्रिक कॉन्स्टेंट जैसे विशिष्ट गुणों को भी लक्ष्य बना सकता है।
एआई-डिज़ाइन सामग्री में रासायनिक स्थिरता बाधा क्यों रही है
मौजूदा एआई मॉडल मिनटों में नई सामग्रियों के लाखों डिज़ाइन बना सकते हैं, लेकिन इससे कंप्यूटर चिप्स और रॉकेट जैसी वस्तुओं में वास्तव में इस्तेमाल होने वाली नई सामग्रियों की तेज बढ़ोतरी नहीं हुई है, क्योंकि ये मॉडल रासायनिक स्थिरता को भरोसेमंद ढंग से शामिल नहीं करते। अस्थिर सामग्री वास्तविक दुनिया में उपयोगी नहीं होती, इसलिए उद्योगों को उन्हें छांटने में विशाल कंप्यूटिंग बजट खर्च करना पड़ता है और कभी-कभी उपयोगी विकल्पों का केवल बहुत छोटा हिस्सा बचता है।
इस शोध से जुड़े एमआईटी के डॉक्टरेट छात्र मौयांग चेंग ने कहा कि स्थिरता का सत्यापन “की भारी कंप्यूटेशनल लागत होती है,” जिसका अनुमान उन्होंने उपयोगी सामग्री बनाने की कंप्यूटिंग लागत के लगभग 90 प्रतिशत के रूप में लगाया और कहा कि इसमें “हफ्ते या महीने लग सकते हैं।” बड़े कंप्यूटिंग बजट वाली कंपनियां इस लागत को वहन कर सकती हैं, लेकिन कई छोटी कंपनियां और शोध प्रयोगशालाएं नहीं कर सकतीं, जिससे इस क्षेत्र में नवाचार सीमित हो सकता है।
CrysVCD मौजूदा सामग्री-जनरेशन मॉडलों से कैसे बेहतर है?
CrysVCD महंगे जनरेशन चरण के शुरू होने से पहले यह जांच कर काम करता है कि हर प्रस्तावित सामग्री अपने परमाणुओं के आसपास इलेक्ट्रॉनों से जुड़े रसायन विज्ञान के प्रमुख नियमों को पूरा करती है या नहीं, बजाय इसके कि अस्थिर डिज़ाइनों को बाद में छाना जाए। यह दो-चरणीय प्रक्रिया में जुड़ता है: पहले एक भाषा मॉडल रासायनिक रूप से मान्य सूत्र बनाता है और फिर एक डिफ्यूजन मॉडल, अंतर्निहित सामग्री-जनरेशन मॉडल के समन्वय में, क्रिस्टल की परमाणु संरचना तैयार करता है।
एसोसिएट प्रोफेसर मिंगदा ली ने मीडिया-संबंधी उपमा से टूल की भूमिका बताई: “यदि सामग्री-जनरेशन मॉडल डीवीडी जैसे हैं, तो हम डीवीडी प्लेयर जैसे हैं। आप इसे किसी भी तरह के मॉडल में लगा सकते हैं, केवल मौजूदा डिफ्यूजन मॉडलों में ही नहीं बल्कि भविष्य के मॉडलों में भी, जहां लोग पर्याप्त स्थिर सामग्री नहीं बना पा रहे हैं, और यह स्थिरता सुधार सकता है।” एमआईटी के डॉक्टरेट छात्र वेइलियांग लुओ ने कहा कि सामान्य डिफ्यूजन-आधारित सामग्री जनरेशन धीमी होती है, “एक सामग्री बनाने के लिए लगभग 1,000 चरणों” जैसी, जबकि प्रक्रिया की शुरुआत में CrysVCD के मॉडल को रखना केवल “पांच चरण” लेने जैसा माना जा सकता है। हाल ही में स्नातक हुए हाओ तांग ने जोड़ा कि यह शुरुआती जांच “उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री बनाने के लिए अस्थिर सामग्रियों को छांटने” देती है और यह “सामग्री बनाने वाले किसी भी मॉडल के साथ काम करती है।”
शोधकर्ताओं और शैक्षणिक प्रयोगशालाओं के लिए इसका क्या अर्थ है
एमआईटी की लैमॉट डु पोंट प्रोफेसर ऑफ केमिकल इंजीनियरिंग हीदर कुलिक ने कहा कि बड़ी कंपनियों की तुलना में कम संसाधनों वाले अकादमिक समूह भी सामग्री खोज में “अधिक स्मार्ट डिज़ाइन और अन्य तरीकों” से मजबूत प्रदर्शन हासिल कर सकते हैं, बजाय इसके कि बहुत बड़ी संख्या में उम्मीदवार बनाए जाएं और बाद में स्थिरता के आधार पर उन्हें कम किया जाए; उन्होंने इसकी उच्च कंप्यूटेशनल लागत के कारण इसे अक्षम बताया। उन्होंने कहा कि शुरुआत में भाषा मॉडल के साथ जनरेशन को सीमित करके शोधकर्ता “उत्पन्न स्थिर सामग्रियों के अनुपात को उल्लेखनीय रूप से बढ़ा सकते हैं।” मिंगदा ली ने कहा कि यह तरीका “डाउनस्ट्रीम चयन की जरूरतें हटाकर विशाल कंप्यूटिंग लागत और समय बचाएगा,” जिससे सैकड़ों लाख सामग्रियां बनाने वाले बड़े प्रयासों और लक्षित अनुप्रयोगों पर काम करने वाले छोटे शोध समूहों, दोनों को लाभ होगा।
वास्तविक दुनिया के सामग्री गुणों को लक्ष्य बनाना
स्थिरता के अलावा, शोधकर्ताओं ने CrysVCD का उपयोग उच्च तापीय चालकता और विद्युत क्षेत्र में आसान ध्रुवीकरण वाली सामग्री के उम्मीदवार बनाने के लिए किया, जो सेमीकंडक्टरों और डेटा सेंटर कूलिंग से संबंधित गुण हैं। एमआईटी के कार्ल रिचर्ड सोडरबर्ग प्रोफेसर इन पावर इंजीनियरिंग जू ली ने कहा कि ये “सेमीकंडक्टर उद्योग के लिए उपयोगी सामग्री और डेटा सेंटर कूलिंग के लिए प्रासंगिक उच्च तापीय चालकता वाली सामग्री” हैं। उन्होंने कहा कि डेटा सेंटरों की तेजी से बढ़ती ऊर्जा खपत का लगभग 30 प्रतिशत कूलिंग में जाता है, इसलिए उद्योग को ऐसी सामग्रियों की जरूरत है जो गर्मी को अधिक कुशलता से हटा सकें।
चेंग ने कहा कि एक साथ स्थिरता और विशिष्ट प्रदर्शन लक्ष्य हासिल करना असामान्य रूप से कठिन है: “जब भी आपके दो लक्ष्य होते हैं, इस क्षेत्र में 50 प्रतिशत से ऊपर किसी भी स्तर पर उन्हें हासिल करना कठिन है। अतीत में लोगों के पास विशिष्ट गुणों का लक्ष्य होता था, स्थिरता नहीं, या इसके उलट, और उन्हें अपने लक्ष्य के अनुकूल सामग्री का एकल-अंकीय प्रतिशत मिलता था।” टीम का कहना है कि यह तरीका हर तरह की सामग्री के बजाय अत्यधिक सुव्यवस्थित आंतरिक व्यवस्थाओं वाली ठोस संरचनाओं के साथ सबसे अच्छा काम करता है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
CrysVCD क्या है?
CrysVCD, “crystal generator with valence-constrained design” का संक्षिप्त रूप है। यह एमआईटी द्वारा विकसित एक फ्रेमवर्क है, जो पूरी जनरेशन प्रक्रिया चलने से पहले यह जांचता है कि एआई से बने सामग्री डिज़ाइन वैलेंस-शेल रसायन विज्ञान के बुनियादी नियमों को पूरा करते हैं या नहीं, जिससे तैयार सामग्रियों के रासायनिक रूप से स्थिर होने की संभावना बढ़ती है।
CrysVCD सामग्री की स्थिरता दरों में कितना सुधार करता है?
एमआईटी के शोधकर्ताओं के अनुसार, कंप्यूटेशनल सामग्री जनरेशन के लगभग 70 प्रतिशत मामलों में CrysVCD ने उच्च लैटिस-डायनेमिक्स स्थिरता हासिल की। स्थिरता मेट्रिक्स पर फाइन-ट्यून करने पर इसने 68 प्रतिशत यांत्रिक स्थिरता और 85 प्रतिशत मेटास्टेबिलिटी वाली क्रिस्टलीय सामग्री तैयार की।
CrysVCD किसने विकसित किया और यह कहां प्रकाशित हुआ?
CrysVCD को एमआईटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने विकसित किया, जिसमें मिंगदा ली, मौयांग चेंग, वेइलियांग लुओ, हाओ तांग, बोवेन यू, जू ली और हीदर कुलिक शामिल हैं। टीम में ओक रिज नेशनल लैबोरेटरी के योंगचियांग चेंग और मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी के वेइवेई शी भी शामिल हैं। यह कार्य Nature Computational Science में एक शोधपत्र के रूप में प्रकाशित हुआ है।
वित्तपोषण और अगले कदम
इस शोध को आंशिक रूप से अमेरिकी ऊर्जा विभाग, मैथवर्क्स इंजीनियरिंग फेलोशिप, नेशनल साइंस फाउंडेशन और अमेरिकी डिफेंस थ्रेट रिडक्शन एजेंसी का समर्थन मिला। शोधकर्ताओं का कहना है कि फ्रेमवर्क को मौजूदा डिफ्यूजन-आधारित मॉडलों के साथ-साथ भविष्य के सामग्री-जनरेशन मॉडलों में जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इससे यह किसी एक मॉडल आर्किटेक्चर तक सीमित एकमुश्त समाधान के बजाय पूरे क्षेत्र में स्थिरता सुधारने के एक सामान्य टूल के रूप में स्थापित होता है।
