Yeni alqoritm materialların səthində baş verən qarşılıqlı əlaqəni öyrənmək üçün süni intellekt və maşın öyrənməsindən istifadə üçün qapı açır.

Alimlər və mühəndislər daha çox enerjiyə qənaət edən batareyalar, kondansatörlər və digər cihazları inkişaf etdirmək üçün materialların səthində baş verən atomik qarşılıqlı təsirləri öyrənirlər. Lakin bu əsas qarşılıqlı əlaqəni dəqiq şəkildə simulyasiya etmək, həndəsi və kimyəvi incəlikləri tam şəkildə ələ keçirmək üçün böyük hesablama gücü tələb edir və cari üsullar sadəcə səthi cızır.

Rochester Universitetinin Kimya Mühəndisliyi Departamentinin dosenti Siddharth Deshpande deyir: “Hazırda bu, qadağandır və dünyada belə bir analiz edə biləcək heç bir superkompüter yoxdur”. “Bizə bu böyük məlumat dəstini idarə etmək, səthdəki ən vacib qarşılıqlı əlaqəni başa düşmək üçün intuisiyadan istifadə etmək və nümunə məkanını azaltmaq üçün verilənlərə əsaslanan metodları tətbiq etmək üçün ağıllı yollara ehtiyacımız var.”

Müxtəlif atom strukturlarının struktur oxşarlığını qiymətləndirərək, Deşpande və tələbələri müəyyən etdilər ki, onlar iştirak edən kimyəvi proseslərin dəqiq təsəvvürünü əldə edə və səth qarşılıqlı təsirlərinin unikal konfiqurasiyalarının yalnız iki faizini və ya daha azını təhlil edərək müvafiq nəticələr çıxara bilərlər. Onlar Chemical Science jurnalında dərc olunan araşdırmada təsvir etdikləri bu anlayışı əks etdirən bir alqoritm hazırlayıblar .

Tədqiqatda müəlliflər ilk dəfə olaraq qüsurlu metal səthinin incəliklərini və onun karbonmonoksit oksidləşmə reaksiyasına necə təsir etdiyini təhlil etmək üçün alqoritmdən istifadə etdilər ki, bu da öz növbəsində spirt yanacaq hüceyrəsindəki enerji itkilərini başa düşməyə kömək edə bilər.

Deşpande deyir ki, onların hazırladıqları alqoritm, materialların strukturunu öyrənmək üçün son bir neçə onillikdə “işgücü” adlandırdığı hesablamalı kvant mexaniki modelləşdirmə metodu olan sıxlıq funksional nəzəriyyəsini gücləndirir.

Deşpande deyir: “Bu yeni üsul maşın öyrənməsi və süni intellektin birləşdirilməsi üçün tikinti zəmininə çevrilir “.

“Biz bunu batareyalarda elektrod-elektrolit müdaxiləsini, kataliz üçün həlledici- səth qarşılıqlı təsirlərini və ərintilər kimi çoxkomponentli materialları anlamaq kimi daha çətin və çətin tətbiqlərə aparmaq istəyirik.”

Daha çox məlumat: Jin Zeng et al, Çox reaktiv heterojen katalizatorların modelləşdirilməsi üçün struktur oxşarlığa əsaslanan məlumat-mədən alqoritmi, Kimya Elmi (2025). DOI: 10.1039/D5SC02117K

Jurnal məlumatı: Chemical Science 

Rochester Universiteti tərəfindən təmin edilmişdir