Sammy Bovitz, Cənubi Kaliforniya Universiteti

Stefani Baum tərəfindən redaktə edilmişdir , Andrew Zinin tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

 Redaktorların qeydləriKredit: Fiziki Kimya Məktubları Jurnalı (2025). DOI: 10.1021/acs.jpclett.5c00605

Təsəvvür edin ki, evlərimizdə və körpülərimizdə olan beton nəinki zamanın dağıdıcılığına və təbii fəlakətlərə, meşə yanğınlarının şiddətli istisinə tab gətirir, həm də aktiv şəkildə özünü sağaldır və ya atmosferdən karbon dioksidi tutur.

İndi, USC Viterbi Mühəndislik Məktəbinin tədqiqatçıları eyni vaxtda milyardlarla atomun davranışını simulyasiya edə bilən inqilabi süni intellekt modelini işləyib hazırlayıblar, bu da materialların dizaynı və görünməmiş miqyasda kəşfi üçün yeni imkanlar açır. Onların işi bu yaxınlarda The Journal of Physical Chemistry Letters jurnalında dərc olunub və jurnalın üz qabığı kimi təqdim edilib.

Dünyanın iqliminin hazırkı vəziyyəti acınacaqlıdır. Qəddar quraqlıqlar, buxarlanan buzlaqlar və daha fəlakətli qasırğalar, yağış tufanları və meşə yanğınları hər il bizi məhv edir. Qlobal istiləşmənin əsas səbəbi atmosferə daimi karbon qazı emissiyasıdır .

USC Viterbi-nin kompüter elmləri, fizika və astronomiya və kəmiyyət və hesablama biologiyası professoru Aiichiro Nakano, Los-Ancelesdəki yanvar yanğınlarından sonra bu məsələləri düşünürdü. Beləliklə, o, 20 ildən çox əməkdaşlıq etdiyi USC Viterbi-nin kimya mühəndisliyi və materialşünaslıq təcrübəsi professoru Ken-İchi Nomura ilə əlaqə saxladı.

Bu məsələlərin birlikdə müzakirəsi onların yeni layihəsinin yaranmasına kömək etdi: Allegro-FM, süni intellektə əsaslanan simulyasiya modeli. Allegro-FM heyrətləndirici nəzəri kəşf etdi: Betonun hazırlanması prosesində buraxılan karbon dioksidi yenidən tutmaq və onu istehsal etməyə kömək etdiyi betonun içinə yerləşdirmək mümkündür.

“Siz sadəcə CO _2-ni betonun içərisinə qoya bilərsiniz və bu, karbon-neytral beton edir” dedi Nakano.

Nakano və Nomura, USC Viterbi-nin kimya mühəndisliyi və materialşünaslıq professoru Priya Vaşişta və USC-nin fizika və astronomiya professoru Raciv Kalia ilə birlikdə “CO ₂ sekvestrasiyası” və ya karbon qazının geri alınması və saxlanması prosesi ilə bağlı araşdırmalar aparırlar, çətin bir prosesdir.

Allegro-FM eyni vaxtda milyardlarla atomu simulyasiya etməklə, real həyatda bahalı təcrübələrdən əvvəl müxtəlif beton kimyalarını sınaqdan keçirə bilər. Bu, sadəcə bir karbon mənbəyi kimi deyil, karbon qəbuledicisi kimi çıxış edən betonun inkişafını sürətləndirə bilər – beton istehsalı hazırda qlobal CO ₂ emissiyalarının təxminən 8%-ni təşkil edir.

Sıçrayış modelin miqyaslı olmasındadır. Mövcud molekulyar simulyasiya üsulları minlərlə və ya milyonlarla atomlu sistemlərlə məhdudlaşsa da, Allegro-FM Arqon Milli Laboratoriyasında Aurora superkompüterində dörd milyarddan çox atomu simulyasiya edərkən 97,5% səmərəlilik nümayiş etdirdi.

Bu, adi yanaşmalardan təxminən 1000 dəfə böyük hesablama imkanlarını təmsil edir.

Model həmçinin 89 kimyəvi elementi əhatə edir və sement kimyasından karbon saxlanmasına qədər tətbiqlər üçün molekulyar davranışı proqnozlaşdıra bilir.

“Beton həm də çox mürəkkəb materialdır. O, çoxlu elementlərdən və müxtəlif fazalardan və interfeyslərdən ibarətdir. Beləliklə, ənənəvi olaraq, bizdə konkret materialla əlaqəli hadisələri simulyasiya etmək üsulumuz yox idi. Amma indi biz bu Allegro-FM-dən mexaniki xassələri [və] struktur xüsusiyyətlərini simulyasiya etmək üçün istifadə edə bilərik”, – Nomura bildirib.

Beton odadavamlı materialdır və onu Yanvar meşə yanğınlarından sonra ideal bina seçimi edir. Lakin beton istehsalı həm də Los-Anceles kimi bir şəhərdə xüsusilə ekoloji problem olan böyük bir karbon qazı emissiyasıdır. Onların simulyasiyalarında Allegro-FM-in karbon-neytral olduğu göstərilib və bu, digər betonlardan daha yaxşı seçimdir.

Bu sıçrayış təkcə bir problemi həll etmir. Müasir beton orta hesabla təxminən 100 il, qədim Roma betonu isə 2000 ildən çox davam edir. Lakin CO _2- nin geri alınması buna da kömək edə bilər.

“Əgər siz karbonat təbəqəsi adlanan CO _2-ni yerləşdirsəniz , daha möhkəm olar” dedi Nakano.

Başqa sözlə desək, Allegro-FM, adi haldakı 100 illik betondan daha uzun müddət davam edə bilən karbon-neytral betonu simulyasiya edə bilər. İndi sadəcə onu qurmaq məsələsidir.

Gündəlik anlayışlar üçün Phys.org-a etibar edən 100.000-dən çox abunəçi ilə elm, texnologiya və kosmosda ən son yenilikləri kəşf edin . Pulsuz xəbər bülleteni üçün qeydiyyatdan keçin və mühüm nailiyyətlər, yeniliklər və tədqiqatlar haqqında gündəlik və ya həftəlik yeniləmələr əldə edin .

Pərdə arxasında

Professorlar süni intellektin onların mürəkkəb işlərinin sürətləndiricisi olduğunu təqdir edərək Allegro-FM-in inkişafına rəhbərlik etdilər. Normalda, atomların davranışını imitasiya etmək üçün professorlara dəqiq bir sıra riyazi düsturlar və ya Nomuranın dediyi kimi, “dərin, dərin kvant mexanikası hadisələri” lazımdır.

Ancaq son iki il iki araşdırmanın yolunu dəyişdi.

“İndi, bu maşın öyrənmə süni intellekt nailiyyətinə görə, bütün bu kvant mexanikasını sıfırdan əldə etmək əvəzinə, tədqiqatçılar təlim dəsti yaratmaq və sonra maşın öyrənmə modelini işə salmaq kimi yanaşmaya üstünlük verirlər” dedi Nomura. Bu, professorların prosesini daha sürətli və eyni zamanda texnologiyadan istifadədə daha səmərəli edir.

Allegro-FM, atomlar arasındakı “qarşılıqlı təsir funksiyalarını” dəqiq proqnozlaşdıra bilir, yəni atomların bir-biri ilə necə reaksiya verəcəyini və qarşılıqlı təsirini. Normalda bu qarşılıqlı əlaqə funksiyaları çoxlu fərdi simulyasiyalar tələb edir.

Amma bu yeni model bunu dəyişir. Əvvəlcə dövri cədvəldə ayrı-ayrı elementlər üçün müxtəlif tənliklər var idi və bu elementlər üçün bir neçə unikal funksiya var idi. Süni intellekt və maşın öyrənməsinin köməyi ilə indi ayrı-ayrı düsturlara ehtiyac olmadan bu qarşılıqlı əlaqə funksiyalarını eyni vaxtda demək olar ki, bütün dövri cədvəllə simulyasiya edə bilərik.

“Ənənəvi yanaşma müəyyən bir material dəstini simulyasiya etməkdir. Beləliklə, deyək ki, silisium şüşəsini simulyasiya edə bilərsiniz, lakin siz [bunu] deyək ki, bir dərman molekulu ilə simulyasiya edə bilməzsiniz” dedi Nomura.

Bu yeni sistem texnoloji baxımdan da daha səmərəlidir, süni intellekt modelləri əvvəllər böyük bir superkompüter tərəfindən edilən çoxlu dəqiq hesablamalar edir, tapşırıqları sadələşdirir və daha qabaqcıl tədqiqatlar üçün həmin superkompüterin resurslarını boşaldır.

“[AI] daha kiçik hesablama resursları ilə kvant mexaniki dəqiqliyinə nail ola bilər” dedi Nakano.

Nomura və Nakano deyirlər ki, onların işləri bitməkdən çox uzaqdır.

“Biz, şübhəsiz ki, daha mürəkkəb həndəsələr və səthlər yaradaraq bu konkret tədqiqat tədqiqatını davam etdirəcəyik” dedi Nomura.

Ətraflı məlumat: Ken-ichi Nomura et al, Allegro-FM: Exascale Molecular Dynamics Simulations üçün Ekvivariant Əsas Modelinə doğru, Fiziki Kimya Məktubları Jurnalı (2025). DOI: 10.1021/acs.jpclett.5c00605

Jurnal məlumatı: Fiziki Kimya Məktubları Jurnalı 

Cənubi Kaliforniya Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir