ABD merkezli araştırmacılar, yapay zeka ile karbon yakalama ve depolama için uygun metal-organik çerçeve malzemelerinin (MOF’lar) belirlenmesi sürecini hızlandırmak için çalışıyorlar.
MOF’lar karbondioksiti seçici olarak emebilen gözenekli malzemelerdir ve moleküllerinde üç tür yapı taşı bulunur – inorganik düğümler, organik düğümler ve organik bağlayıcılar. Bunlar farklı göreceli konumlarda ve konfigürasyonlarda düzenlenebilir. Sonuç olarak, bilim insanlarının tasarlayıp test edebilecekleri sayısız potansiyel MOF konfigürasyonu bulunmaktadır.
ABD Enerji Bakanlığı Argonne Ulusal Laboratuvarı, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign (UIUC), Chicago Illinois Üniversitesi ve Chicago Üniversitesi’nden araştırmacılardan oluşan bilimsel ekip, hangi konfigürasyonların işe yaradığını hızlı bir şekilde belirlemek için, daha önce bilinmeyen yapı taşı adaylarını hayal etmek için üretken yapay zeka (AI) kullanıyor.
Ayrıca, makine öğrenimi adı verilen bir yapay zeka biçimini ve aday malzemelerin yüksek verimli taraması olan üçüncü bir yolu test ediyorlar. Sonuncusu ise moleküler dinamikler adı verilen bir yöntem kullanılarak teori tabanlı simülasyonlardır.
MOF tasarım alanını üretken yapay zeka ile keşfeden ekip, 30 dakika içinde 120.000’den fazla yeni MOF adayını yapı taşı yapı taşı hızlı bir şekilde bir araya getirebildi. Bu hesaplamaları Argonne Liderlik Hesaplama Tesisi’ndeki Polaris süper bilgisayarında gerçekleştirdiler.
Daha sonra, yalnızca en umut verici adayları kullanarak zaman yoğun moleküler dinamik simülasyonları gerçekleştirmek için UIUC’deki Delta süper bilgisayarına döndüler. Amaç, bunları kararlılık, kimyasal özellikler ve karbon yakalama kapasitesi açısından taramaktır. Delta, Illinois ve Ulusal Süper Hesaplama Uygulamaları Merkezi’nin ortak bir çalışmasıdır.
Ekibin yaklaşımı, sonuçta bilim insanlarının sadece en iyi MOF yarışmacılarını sentezlemelerine izin verebilir.
Argonne hesaplama bilimcisi Eliu Huerta bir basın açıklamasında “İnsanlar en az yirmi yıldır MOF’lar hakkında düşünüyorlar” dedi. “Geleneksel yöntemler tipik olarak deneysel sentez ve moleküler dinamik simülasyonları ile hesaplamalı modellemeyi içeriyordu. Ancak geniş MOF manzarasını bu şekilde incelemeye çalışmak pratik değildir.”
Bir süper bilgisayar cevabı sağlayabilir
Ekibin kullanabileceği daha da gelişmiş bilgi işlem yakında hazır olacak. ALCF’nin Aurora exascale süper bilgisayarının gücüyle bilim insanları, daha önce hiç önerilmemiş olanlar da dahil olmak üzere milyarlarca MOF adayını aynı anda inceleyebilecek. Dahası ekip, bir MOF’un farklı yapı taşlarının birbirine uyabileceği yeni yollar keşfetmek için moleküler tasarım üzerine geçmiş çalışmalardan kimyasal ilham alıyor.
Huerta, “Tasarladığımız MOF’lara yeni tatlar katmak istedik” dedi. “Yapay zeka tarifi için yeni malzemelere ihtiyacımız vardı.”
Grubun algoritması, daha önce MOF tasarımı için dikkate alınmamış biyofizik, fizyoloji ve fiziksel kimya deneysel veri kümelerinden kimyayı öğrenerek karbon yakalama için MOF’larda iyileştirmeler yapabilir.
Huerta’ya göre, geleneksel yaklaşımların ötesine bakmak, karbon yakalama konusunda iyi, uygun maliyetli ve üretimi kolay olabilecek dönüştürücü bir MOF malzemesi vaat ediyor.
Huerta, “Artık üretken yapay zeka, yüksek verimli tarama, moleküler dinamikler ve Monte Carlo simülasyonlarını bağımsız bir iş akışına bağlıyoruz” dedi. “Bu iş akışı, yeni MOF’lar oluşturmak için yapay zekanın hassasiyetini hızlandırmak ve geliştirmek için geçmiş deneysel ve hesaplamalı araştırmaları kullanarak çevrimiçi öğrenmeyi içeriyor.”
Yapay zekanın MOF tasarımına atom atom yaklaşımı, bilim insanlarının Argonne kıdemli bilim insanı Ian Foster’ın bu tür gözenekli yapılar üzerinde “daha geniş bir mercek” olarak adlandırdığı şeye sahip olmalarını sağlayacaktır.
Foster, “Tahmin edilen yeni yapay zeka ile birleştirilmiş MOF’lar için, sentezlenme yeteneklerini ve karbon yakalama kapasitelerini deneysel olarak doğrulamak için otonom laboratuvarlardan gelen içgörüleri birleştirmek için çalışmalar yapılıyor” dedi. “Modelin ince ayarı yapıldıkça, tahminlerimiz daha da iyi olacak.”
! Bu yazı http://madenhabercisi.com‘a aittir . İzinsiz Kullanmayınız !