Google-ի լոգոն և արհեստական ինտելեկտ բառերը երևում են 2023 թվականի մայիսի 4-ին արված այս նկարում: REUTERS/Dado Ruvic/Illustration-ը ձեռք է բերում արտոնագրման իրավունքներ
ԼՈՆԴՈՆ, 29 նոյեմբերի (Ռոյթեր) – Google DeepMind-ն օգտագործել է արհեստական ինտելեկտը (AI)՝ կանխատեսելու ավելի քան 2 միլիոն նոր նյութերի կառուցվածքը, որոնք, ըստ նրա, շուտով կարող են օգտագործվել իրական աշխարհի տեխնոլոգիաները բարելավելու համար։
Չորեքշաբթի Nature գիտական ամսագրում հրապարակված հետազոտական հոդվածում Alphabet-ին պատկանող արհեստական ինտելեկտի ֆիրման (GOOGL.O) ասում է, որ մոտ 400,000 հիպոթետիկ նյութերի նմուշներ շուտով կարող են արտադրվել լաբորատոր պայմաններում:
Հետազոտության պոտենցիալ կիրառությունները ներառում են ավելի լավ աշխատող մարտկոցների, արևային մարտկոցների և համակարգչային չիպերի արտադրությունը:
Նոր նյութերի հայտնաբերումն ու սինթեզը կարող է լինել թանկ և ժամանակատար գործընթաց: Օրինակ՝ լիթիում-իոնային մարտկոցները, որոնք այսօր օգտագործվում են ամեն ինչ՝ հեռախոսներից և նոութբուքներից մինչև էլեկտրական մեքենաները սնուցելու համար, գրեթե երկու տասնամյակ տևել են հետազոտություն, մինչև դրանք դառնան առևտրային շուկայում:
«Հուսով ենք, որ փորձերի, ինքնավար սինթեզի և մեքենայական ուսուցման մոդելների հսկայական բարելավումները զգալիորեն կկրճատեն այս 10-20 տարվա ժամանակացույցը՝ դառնալով ավելի կառավարելի», – ասում է DeepMind-ի հետազոտող Էկին Դոգուս Չուբուկը:
DeepMind-ի AI-ները վերապատրաստվում են Materials Project միջազգային հետազոտական խմբի տվյալների հիման վրա, որը հիմնադրվել է 2011 թվականին Լոուրենս Բերքլիի ազգային լաբորատորիայում, որը ներառում է մոտ 50,000 հայտնի նյութերի առկա ուսումնասիրությունները:
Ընկերությունն ասել է, որ այժմ իր տվյալները կկիսվի հետազոտական համայնքի հետ՝ հույս ունենալով արագացնել նյութի հայտնաբերման հետագա առաջընթացը:
«Արդյունաբերությունը մի քիչ ռիսկային է, երբ խոսքը գնում է ծախսերի ավելացման մասին, և սովորաբար որոշ ժամանակ է պահանջվում, որպեսզի նոր նյութերը դառնան ծախսարդյունավետ», – ասում է Նյութերի նախագծի տնօրեն Քրիստին Պերսսոնը:
«Եթե մենք կարողանանք նույնիսկ մի փոքր նվազեցնել, դա իսկական բեկում կլինի»:
DeepMind-ը, որն արհեստական ինտելեկտ է օգտագործել այս նոր նյութերի կայունությունը կանխատեսելու համար, ասել է, որ այժմ իր ուշադրությունը կդարձնի կանխատեսելու, թե որքան հեշտությամբ դրանք կարող են սինթեզվել լաբորատորիայում:
Զեկուցում Մարտին Քուլթերի կողմից; Խմբագրվել է Յան Հարվիի կողմից
Մեր չափանիշները. Thomson Reuters Trust Principles:
Ստացեք արտոնագրման իրավունքներ Բացում է նոր ներդիր
2023-11-29 20:18:37
Աղբյուրը – Reuters
Թարգմանություն“24 ԺԱՄ”
