প্রধান টেকওয়ে
- গবেষকরা এমন একটি পদ্ধতি বর্ণনা করেছেন যা নতুন বিরল পৃথিবীর যৌগগুলি খুঁজে পেতে AI ব্যবহার করে৷
- অনেক উচ্চ প্রযুক্তির পণ্য যেমন সেল ফোন, ঘড়ি এবং ট্যাবলেটে রেয়ার আর্থ যৌগ পাওয়া যায়।
- AI অনেক ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে যেখানে সমস্যাগুলি এতটাই জটিল যে বিজ্ঞানীরা গণিত বা পরিচিত পদার্থবিদ্যার সিমুলেশনের মাধ্যমে প্রচলিত সমাধানগুলি বিকাশ করতে পারে না৷
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে বিরল পৃথিবীর যৌগগুলি খুঁজে বের করার একটি নতুন পদ্ধতি এমন আবিষ্কারের দিকে নিয়ে যেতে পারে যা ব্যক্তিগত ইলেকট্রনিক্সে বিপ্লব ঘটাতে পারে, বিশেষজ্ঞরা বলছেন৷
আমেস ল্যাবরেটরি এবং টেক্সাস এএন্ডএম ইউনিভার্সিটির গবেষকরা বিরল-পৃথিবী যৌগের স্থায়িত্ব মূল্যায়ন করার জন্য একটি মেশিন-লার্নিং (এমএল) মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছেন। বিরল পৃথিবীর উপাদানগুলির অনেকগুলি ব্যবহার রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে পরিষ্কার শক্তি প্রযুক্তি, শক্তি সঞ্চয়স্থান এবং স্থায়ী চুম্বক৷
"নতুন যৌগগুলি ভবিষ্যতের প্রযুক্তিগুলিকে সক্ষম করতে পারে যা আমরা এখনও বুঝতে পারি না," প্রকল্পের তত্ত্বাবধায়ক ইয়ারোস্লাভ মুদ্রিক একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে লাইফওয়্যারকে বলেছেন৷
খনিজ সন্ধান করা
নতুন যৌগগুলির অনুসন্ধানকে উন্নত করতে, বিজ্ঞানীরা মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছেন, কম্পিউটার অ্যালগরিদম দ্বারা চালিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) একটি রূপ যা ডেটা ব্যবহার এবং অভিজ্ঞতার মাধ্যমে উন্নতি করে৷ গবেষকরা উচ্চ-থ্রুপুট স্ক্রীনিংও ব্যবহার করেছেন, একটি গণনামূলক স্কিম যা গবেষকদের শত শত মডেল দ্রুত পরীক্ষা করতে দেয়। Acta Materialia-তে প্রকাশিত একটি সাম্প্রতিক গবেষণাপত্রে তাদের কাজ বর্ণনা করা হয়েছে।
AI এর আগে, নতুন উপকরণের আবিষ্কার মূলত ট্রায়াল এবং ত্রুটির উপর ভিত্তি করে করা হয়েছিল, প্রশান্ত সিং, দলের অন্যতম সদস্য, লাইফওয়্যারকে একটি ইমেলে বলেছিলেন।এআই এবং মেশিন লার্নিং গবেষকদের নতুন এবং বিদ্যমান যৌগের রাসায়নিক স্থিতিশীলতা এবং শারীরিক বৈশিষ্ট্য উভয় ম্যাপ করতে উপাদান ডেটাবেস এবং গণনামূলক কৌশল ব্যবহার করতে দেয়।
"উদাহরণস্বরূপ, একটি নতুন আবিষ্কৃত উপাদান ল্যাব থেকে বাজারে নিয়ে যেতে 20-30 বছর সময় লাগতে পারে, কিন্তু AI/ML ল্যাবে পা রাখার আগে কম্পিউটারে উপাদানের বৈশিষ্ট্যগুলিকে অনুকরণ করে এই প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত করতে পারে," সিং বলেছেন।
AI এই উচ্চ-মাত্রিক জটিল সমস্যাগুলির অনেকগুলি সমাধান করার বিষয়ে আমরা কীভাবে চিন্তা করি তা বিপ্লব ঘটাচ্ছে, এবং এটি ভবিষ্যতের সুযোগগুলি সম্পর্কে চিন্তা করার একটি নতুন উপায় উন্মুক্ত করে৷
এআই নতুন যৌগগুলি সন্ধানের জন্য পুরানো পদ্ধতিকে হারায়, জোশুয়া এম. পিয়ার্স, ওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটির তথ্য প্রযুক্তি এবং উদ্ভাবনের জন এম থম্পসন চেয়ার, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন৷
"সম্ভাব্য যৌগ, সংমিশ্রণ, কম্পোজিট এবং অভিনব উপাদানের সংখ্যা মন ছুঁয়ে যায়," তিনি যোগ করেন। "একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনের জন্য প্রত্যেককে তৈরি করতে এবং স্ক্রিন করতে সময় এবং অর্থ নেওয়ার পরিবর্তে, AI ব্যবহার করা যেতে পারে দরকারী বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ভবিষ্যদ্বাণী করতে সহায়তা করতে।তাহলে বিজ্ঞানীরা তাদের প্রচেষ্টাকে ফোকাস করতে পারেন।"
মার্কাস জে. বুয়েলার, এমআইটির ম্যাকাফি প্রফেসর অফ ইঞ্জিনিয়ারিং, একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে বলেছেন যে নতুন কাগজটি মেশিন লার্নিং ব্যবহারের ক্ষমতা দেখায়৷
"আমরা আগে যা করতে পেরেছি তার চেয়ে এই ধরনের আবিষ্কারগুলি করার জন্য এটি একটি নাটকীয়ভাবে স্বতন্ত্র উপায় - আবিষ্কারগুলি এখন দ্রুত, আরও দক্ষ এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে আরও বেশি লক্ষ্যবস্তু হতে পারে," বুয়েলার বলেছেন৷ "সিং এট আল-এর কাজ সম্পর্কে উত্তেজনাপূর্ণ বিষয় হল যে তারা উপাদান তথ্যবিদ্যার সরঞ্জামগুলির সাথে কাটিং এজ ম্যাটেরিয়াল টুলস (ডেনসিটি ফাংশনাল থিওরি, কোয়ান্টাম সমস্যা সমাধানের একটি উপায়) একত্রিত করে৷ এটি অবশ্যই এমন একটি উপায় যা অন্যান্য অনেক উপকরণ ডিজাইনে প্রয়োগ করা যেতে পারে৷ সমস্যা।"
অন্তহীন সম্ভাবনা
রেয়ার আর্থ যৌগগুলি অনেক হাই-টেক পণ্য যেমন সেল ফোন, ঘড়ি এবং ট্যাবলেটগুলিতে পাওয়া যায়। উদাহরণস্বরূপ, ডিসপ্লেতে, এই যৌগগুলি অত্যন্ত লক্ষ্যবস্তু অপটিক্যাল বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত করা হয়। এগুলি আপনার সেল ফোনের ক্যামেরাতেও ব্যবহৃত হয়৷
"এগুলি, কোনোভাবে, এক ধরণের বিস্ময়কর উপাদান যা আধুনিক সভ্যতার একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান হিসাবে কাজ করে," বুয়েলার বলেন। "তবে, কীভাবে সেগুলি খনন করা হয় এবং কীভাবে সেগুলি সরবরাহ করা হয় তাতে চ্যালেঞ্জ রয়েছে৷ তাই, আমাদের হয় সেগুলিকে আরও কার্যকরভাবে ব্যবহার করার জন্য বা বিকল্প উপকরণগুলির নতুন সংমিশ্রণে ফাংশনগুলিকে প্রতিস্থাপন করার জন্য আরও ভাল উপায়গুলি অন্বেষণ করতে হবে৷"
এটি শুধু খনিজ যৌগ নয় যা নতুন কাগজের লেখকদের দ্বারা ব্যবহৃত মেশিন লার্নিং পদ্ধতি থেকে উপকৃত হতে পারে। AI অনেক ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে যেখানে সমস্যাগুলি এত জটিল যে বিজ্ঞানীরা গণিত বা পরিচিত পদার্থবিদ্যার সিমুলেশনের মাধ্যমে প্রচলিত সমাধানগুলি বিকাশ করতে পারে না, বুহলার বলেছেন৷
"সর্বশেষে, আমাদের কাছে এখনও কোনও উপাদানের কাঠামোকে এর বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে সম্পর্কিত করার জন্য সঠিক মডেল নেই," তিনি যোগ করেছেন। "একটি ক্ষেত্র জীববিজ্ঞানে, বিশেষ করে প্রোটিন ভাঁজ করা। কেন কিছু প্রোটিন, একটি ছোট জিনগত পরিবর্তনের পরে, রোগের দিকে পরিচালিত করে? কীভাবে আমরা রোগের চিকিৎসা বা নতুন ওষুধ তৈরির জন্য নতুন রাসায়নিক যৌগ তৈরি করতে পারি?"
আরেকটি সম্ভাবনা হল কংক্রিটের কার্বন প্রভাব কমাতে পারফরম্যান্স উন্নত করার উপায় খুঁজে বের করা, বুয়েলার বলেন। উদাহরণ স্বরূপ, উপাদানের আণবিক জ্যামিতিকে উপকরণকে আরও কার্যকর করার জন্য ভিন্নভাবে সাজানো যেতে পারে যাতে কম উপাদান ব্যবহারে আমাদের আরও শক্তি থাকে এবং উপকরণগুলো দীর্ঘস্থায়ী হয়।
"এআই এই উচ্চ-মাত্রিক জটিল সমস্যাগুলির অনেকগুলি সমাধান করার বিষয়ে আমরা কীভাবে চিন্তা করি তা বিপ্লব ঘটাচ্ছে, এবং এটি ভবিষ্যতের সুযোগগুলি সম্পর্কে চিন্তা করার একটি নতুন উপায় উন্মুক্ত করে," তিনি যোগ করেছেন। "আমরা একটি উত্তেজনাপূর্ণ সময়ের শুরুতে এসেছি।"
