Önemli Çıkarımlar:
Alibaba Group Holding Ltd.'nin DAMO Akademisi, yapay zeka ajanı kullanarak 68.000 potansiyel süperiletken malzeme tahmin etti ve dört yenisini deneysel olarak doğrulayarak malzeme bilimindeki en büyük yapay zeka destekli keşiflerden birine imza attı.
Alibaba'nın DAMO Akademisi tarafından Renmin Üniversitesi ve Çin Bilimler Akademisi Üniversitesi iş birliğiyle geliştirilen bir yapay zeka ajanı, 68.000 olası süperiletken malzemeyi tahmin etti ve dört deneysel olarak doğrulanmış bileşik ortaya koydu. Konsorsiyum, 3 Temmuz'da yaptığı açıklamada ElementsClaw adı verilen sistemin, büyük dil modellerini özel fizik simülasyon araçlarıyla birleştirerek aday malzemeleri otonom bir şekilde tasarladığını, taradığını ve doğruladığını belirtti. Bu uçtan uca süreç, Haziran ayında bir makine öğrenimi yöntemi kullanarak iki yeni süperiletkeni doğrulayan küresel SuperC konsorsiyumunun yaklaşımına rakip oluyor.
"ElementsClaw, süperiletken keşfi için özel olarak tasarlanmış ilk endüstriyel sınıf yapay zeka ajanıdır," dedi araştırma ekibi bir açıklamada. Sistem, doğal dil işlemeyi yoğunluk fonksiyoneli teorisi hesaplamalarıyla entegre ederek araştırmacıların her simülasyonu manuel olarak yapılandırmasına gerek kalmadan malzeme kimyası hakkında akıl yürütebiliyor ve elektronik özellikleri tahmin edebiliyor.
Doğrulanan dört bileşik bir laboratuvarda sentezlendi ve toplu süperiletkenliği doğrulamak için manyetizasyon ve elektriksel taşıma dahil olmak üzere birden fazla ölçüm yöntemi kullanılarak test edildi. Konsorsiyum, hesaplanan elektronik yapılar ve sentez parametreleri dahil olmak üzere 68.000 tahminin tam veri setini, takip araştırmalarını hızlandırmak için açık kaynak olarak yayımladı. Karşılaştırmalı olarak, Aalto Üniversitesi'nden Paivi Torma liderliğindeki ve Rice Üniversitesi ile Princeton'dan araştırmacıları içeren SuperC konsorsiyumu, 17 Haziran'da Physical Review Research'te yayımlanan bir çalışmada, makine öğrenimi ön taraması, yoğunluk fonksiyoneli teorisi hesaplaması ve deneysel sentezden oluşan üç aşamalı bir süreç kullanarak iki kagome örgülü süperiletken olan YRu3B2 ve LuRu3B2'yi doğruladı.
ElementsClaw'ın Diğer Yapay Zeka Keşif Sistemlerinden Farkı
ElementsClaw'ın mimarisi, bağımsız bir sınıflandırıcı kullanmak yerine bir büyük dil modelini akıl yürütme çekirdeği olarak yerleştirerek önceki yaklaşımlardan ayrışıyor. Ajan, araştırma makalelerini yorumlayabiliyor, sentez tarifleri çıkarabiliyor ve kristal yapılarda otonom olarak değişiklikler önerebiliyor. Daha sonra kritik sıcaklık ve elektronik kararlılığı tahmin etmek için fizik simülasyonları çalıştırarak adayları öngörülen uygunluğa göre sıralıyor ve en iyi sonuçları fiziksel bir laboratuvara gönderiyor.
Buna karşılık SuperC konsorsiyumunun yöntemi, bilinen süperiletken özellikleri üzerinde eğitilmiş bir makine öğrenimi modeli kullanarak aday aileleri önceden tarıyor ve ardından en umut verici adaylar üzerinde hedefli yoğunluk fonksiyoneli teorisi hesaplamaları yapıyor. Bu yaklaşım, kagome örgü ailesinden YRu3B2 ve LuRu3B2'yi sırasıyla 0,81 K ve 0,95 K kritik sıcaklıklarla tanımladı — oda sıcaklığının çok altında ancak süreci doğrulamak için yeterli. Torma, yöntemin nihayetinde milyarlarca aday malzemeyi tarayabileceğini söyledi.
Oda Sıcaklığında Süperiletkenlik Ne Anlama Gelir?
2022 ve 2023'te oda sıcaklığı iddialarının yüksek profilli geri çekilmelerinin ardından, pratik süperiletkenler — elektriği ortam sıcaklıklarında sıfır dirençle taşıyan malzemeler — arayışı yoğunlaştı. Kriyojenik soğutma olmadan 300 K'de çalışan bir malzeme, enerji şebekelerinde, veri merkezlerinde ve bilgi işlem donanımlarında küresel enerji tüketimini dönüştürücü oranlarda azaltabilir. Süperiletkenler halihazırda MR makinelerini, kuantum bilgisayarları ve füzyon reaktörü mıknatıslarını mümkün kılıyor, ancak her uygulama, büyük ölçekte dağıtımı sınırlayan pahalı sıvı helyum soğutması gerektiriyor.
Alibaba'nın ElementsClaw veri setini açık kaynak olarak yayımlaması, akademik ve endüstriyel araştırmacılara aksi takdirde oluşturulması aylar sürecek hesaplama gerektiren binlerce aday yapıya erişim sağlıyor. Şirket, tahmin çalışmasının hesaplama maliyetini veya doğrulanan dört bileşiğin spesifik kimyasal bileşimlerini açıklamadı.
Alibaba hisseleri, 2 Temmuz'da New York'ta 92,34 dolardan işlem gördü ve yıl başından bu yana yüzde 18 artış kaydetti. Şirket, DAMO Akademisi aracılığıyla yapay zeka araştırmalarına büyük yatırım yapıyor ve bu akademi aynı zamanda büyük dil modelleri ve bilgisayarlı görü sistemleri de geliştiriyor. Süperiletken malzeme keşfi, Alibaba'nın yapay zeka yeteneklerini temel e-ticaret ve bulut işlerinin ötesine taşıyarak, bilimsel hesaplama hizmetleri veya malzeme lisanslaması yoluyla araştırma altyapısını para kazanmak için yeni bir yol açma potansiyeli taşıyor.
Bu makale yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve yatırım tavsiyesi niteliği taşımamaktadır.
