Materialların keyfiyyətini yoxlamaq yeni AI aləti ilə daha asan oldu

Jennifer Chu, Massaçusets Texnologiya İnstitutu

Lisa Lock tərəfindən redaktə edilmiş , Robert Eqan tərəfindən nəzərdən keçirilmişdir

Redaktorların qeydləriÇipli dairə SpectroGen-i simvollaşdırır, birləşdirici iplər materialın spektrinin yaradılması prosesini təsvir edir. Kredit: Massaçusets Texnologiya İnstitutu

Daha yaxşı batareyalar, daha sürətli elektronika və daha effektiv dərman vasitələrinin istehsalı yeni materialların kəşfindən və onların keyfiyyətinin yoxlanılmasından asılıdır. Süni intellekt, perspektivli namizədləri tez bir zamanda etiketləmək üçün materialların kataloqlarını tarayan alətlərlə birinciyə kömək edir.

Lakin material hazırlandıqdan sonra onun keyfiyyətini yoxlamaq hələ də onun işini yoxlamaq üçün xüsusi alətlərlə skan edilməsini nəzərdə tutur – bu, yeni texnologiyaların işlənib hazırlanması və yayılmasına mane ola biləcək bahalı və vaxt aparan bir addımdır.

İndi MIT mühəndisləri tərəfindən hazırlanmış yeni süni intellekt aləti bəzi materiallara əsaslanan sənayelər üçün daha sürətli və daha ucuz seçim təklif edərək keyfiyyətə nəzarət darboğazını aradan qaldırmağa kömək edə bilər.

Bu gün Matter jurnalında dərc olunan araşdırmada tədqiqatçılar virtual spektrometr rolunu oynayaraq skan etmə imkanlarını turbo dolduran generativ süni intellekt aləti olan “SpectroGen”i təqdim edirlər. Alət infraqırmızı kimi bir skan etmə metodunda materialın “spektrlərini” və ya ölçmələrini götürür və bu materialın spektrlərinin rentgen kimi tamamilə fərqli bir modallıqda skan edildiyi təqdirdə necə görünəcəyini yaradır.

Süni intellekt tərəfindən yaradılan spektral nəticələr 99% dəqiqliklə materialın yeni alətlə fiziki skan edilməsi nəticəsində əldə edilən nəticələrə uyğun gəlir.

Müəyyən spektroskopik üsullar materialın spesifik xüsusiyyətlərini ortaya qoyur: İnfraqırmızı materialın molekulyar qruplarını aşkar edir, rentgen şüalarının difraksiyası isə materialın kristal strukturlarını vizuallaşdırır və Raman səpilməsi materialın molekulyar titrəyişlərini işıqlandırır. Bu xassələrin hər biri materialın keyfiyyətini ölçmək üçün vacibdir və adətən ölçmək üçün çoxlu bahalı və fərqli alətlərdə yorucu iş axını tələb edir.

SpectroGen ilə tədqiqatçılar tək və daha ucuz fiziki əhatə dairəsindən istifadə etməklə müxtəlif ölçmələrin aparıla biləcəyini düşünürlər. Məsələn, bir istehsal xətti materialları tək bir infraqırmızı kamera ilə skan edərək keyfiyyətə nəzarət edə bilər. Bu infraqırmızı spektrlər daha sonra materialın rentgen spektrlərini avtomatik yaratmaq üçün SpectroGen-ə qidalana bilər, fabrikdə ayrıca, çox vaxt daha bahalı rentgen skaner laboratoriyası yerləşdirməyə və işləməyə ehtiyac yoxdur.

Yeni süni intellekt aləti spektrləri ölçmək və təsdiqləmək bir neçə saatdan bir neçə günə qədər davam edən ənənəvi yanaşmalarla müqayisədə bir dəqiqədən az müddətdə min dəfə daha sürətli yaradır.

“Biz hesab edirik ki, fiziki ölçmələri sizə lazım olan bütün üsullarla deyil, bəlkə də tək, sadə və ucuz üsulla etmək məcburiyyətindəsiniz,” tədqiqatın həmmüəllifi Loza Tadesse, MIT-də maşınqayırma üzrə dosent deyir. “Sonra qalanını yaratmaq üçün SpectroGen-dən istifadə edə bilərsiniz. Və bu, məhsuldarlığı, səmərəliliyi və istehsalın keyfiyyətini artıra bilər.”

Tədqiqatın aparıcı müəllifi keçmiş MIT postdoc Yanmin Zhudur.

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=8188791252&adk=1751428779&adf=308666314&pi=t.ma~as.8188791252&w=540&fwrn=4&fwrnh=0&lmt=1760518847&rafmt=1&armr=3&format=540×280&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-10-quality-materials-easier-ai-tool.html&fwr=0&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQxLjAuNzM5MC43NiIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTQxLjAuNzM5MC43NiJdLFsiTm90P0FfQnJhbmQiLCI4LjAuMC4wIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjE0MS4wLjczOTAuNzYiXV0sMF0.&abgtt=6&dt=1760518847525&bpp=1&bdt=175&idt=18&shv=r20251009&mjsv=m202510090101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3De2af2bea6b3e2e90%3AT%3D1735548424%3ART%3D1760518427%3AS%3DALNI_MZIaWdAh-lthHlhpkWN2g6ZC7xT8A&gpic=UID%3D00000f8412a58936%3AT%3D1735548424%3ART%3D1760518427%3AS%3DALNI_MaJ_6ILTTPz6uEc3lU2rNf9ZPgQbA&eo_id_str=ID%3D87e2ccb6da8adec8%3AT%3D1751372215%3ART%3D1760518427%3AS%3DAA-AfjZUvMhCDRLD_DCppu51g7Xx&prev_fmts=0x0&nras=1&correlator=6575441567745&frm=20&pv=1&rplot=4&u_tz=240&u_his=5&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=395&ady=2678&biw=1521&bih=730&scr_x=0&scr_y=0&eid=31095106%2C31095209%2C31095218%2C95373012%2C95374047%2C95370792&oid=2&pvsid=6903966055388084&tmod=1491784928&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C1536%2C816%2C1536%2C730&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&plas=481x656_l%7C481x656_r&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=2&uci=a!2&btvi=1&fsb=1&dtd=280

İstiqrazlardan kənar

MIT-dəki Tadessenin fənlərarası qrupu, sürətli xəstəliklərin diaqnostikasından davamlı kənd təsərrüfatına qədər tətbiqlər üçün yeniliklər inkişaf etdirərək, insan və planet sağlamlığını inkişaf etdirən texnologiyaların qabaqcıllarıdır.

Tadesse deyir: “Xəstəliklərin diaqnostikası və ümumiyyətlə materialların təhlili adətən nümunələrin skan edilməsini və müxtəlif üsullarda, həcmli və bahalı olan və hamınızın bir laboratoriyada tapa bilməyəcəyiniz müxtəlif alətlərlə spektrlərin toplanmasından ibarətdir”. “Beləliklə, biz bütün bu avadanlıqları necə miniatürləşdirmək və eksperimental boru kəmərini necə sadələşdirmək barədə beyin fırtınası edirdik.”

Zhu, yeni materialların və dərman namizədlərinin kəşfi üçün generativ süni intellekt alətlərinin artan istifadəsini qeyd etdi və süni intellektin spektral məlumatların yaradılması üçün də istifadə oluna biləcəyi ilə maraqlandı . Başqa sözlə, AI virtual spektrometr kimi çıxış edə bilərmi?

Spektroskop materiala müəyyən dalğa uzunluğunda işıq göndərməklə materialın xüsusiyyətlərini yoxlayır. Bu işıq, materialdakı molekulyar bağların işığı yenidən əhatə dairəsinə səpələyən tərzdə titrəməsinə səbəb olur, burada işıq dalğalar nümunəsi və ya spektrlər kimi qeyd olunur, sonra materialın strukturunun imzası kimi oxuna bilər.

Süni intellektin spektral məlumatları yaratmaq üçün ənənəvi yanaşma materialdakı fiziki atomlar və xüsusiyyətlər və onların istehsal etdiyi spektrlər arasında əlaqəni tanımaq üçün alqoritmin hazırlanmasını əhatə edir. Yalnız bir material daxilində molekulyar strukturların mürəkkəbliyini nəzərə alaraq, Tadesse deyir ki, belə bir yanaşma tez bir zamanda çətinləşə bilər.

“Bunu bir material üçün belə etmək mümkün deyil” deyir. “Beləliklə, düşündük ki, spektrləri şərh etməyin başqa yolu varmı?”

Komanda riyaziyyatla cavab tapdı. Onlar başa düşdülər ki, dalğa formalarının ardıcıllığı olan spektral nümunə riyazi şəkildə göstərilə bilər. Məsələn, bir sıra zəng əyrilərini ehtiva edən spektr, ayrıca, fərqli bir alqoritmlə təsvir edilən “Lorentsian” paylanması kimi tanınan daha dar dalğalar seriyası ilə müqayisədə müəyyən bir riyazi ifadə ilə əlaqəli olan “Qauss” paylanması kimi tanınır.

Göründüyü kimi, əksər materiallar üçün infraqırmızı spektrlər xarakterik olaraq daha çox Lorentsian dalğa formasını ehtiva edir, Raman spektrləri daha çox Qauss, rentgen spektrləri isə bu ikisinin qarışığıdır.

Tadesse və Zhu spektral məlumatların bu riyazi şərhini bir alqoritmdə işlədilər və sonra generativ süni intellekt modelinə daxil etdilər.

Tadesse deyir: “Bu, spektrlərin nə olduğunu anlayan fizikanı bilən generativ süni intellektdir”. “Və əsas yenilik ondan ibarətdir ki, biz spektrləri kimyəvi maddələrdən və bağlardan necə meydana gəldiyi kimi deyil, əslində süni intellekt alətinin başa düşə və şərh edə biləcəyi riyaziyyatdır – əyrilər və qrafiklərdir.”

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 .

Məlumat üzrə köməkçi pilot

Komanda SpectroGen AI alətini 6000-dən çox mineral nümunədən ibarət geniş, ictimaiyyətə açıq verilənlər bazasında nümayiş etdirdi . Hər bir nümunə mineralın elementar tərkibi və kristal quruluşu kimi xüsusiyyətləri haqqında məlumatları ehtiva edir. Verilənlər dəstindəki bir çox nümunə həmçinin rentgen, Raman və infraqırmızı kimi müxtəlif üsullarda spektral məlumatları ehtiva edir.

Bu nümunələrdən bir neçə yüz nəfəri SpectroGen-ə qidalandıran komanda, mineralın müxtəlif spektral üsulları arasında korrelyasiyanı öyrənmək üçün neyron şəbəkə kimi də tanınan süni intellekt alətini öyrədib. Bu təlim SpectroGen-ə infraqırmızı kimi bir modallıqda materialın spektrlərini götürməyə və rentgen kimi tamamilə fərqli bir modallıqdakı spektrlərin necə görünməli olduğunu yaratmağa imkan verdi.

Süni intellekt alətini öyrətdikdən sonra tədqiqatçılar SpectroGen spektrlərini təlim prosesinə daxil edilməyən verilənlər bazasındakı mineraldan qidalandırdılar. Onlar alətdən bu “yeni” spektrlərə əsaslanaraq fərqli modallıqda spektrlər yaratmağı xahiş etdilər. Onlar aşkar ediblər ki, süni intellektlə yaradılan spektrlər, ilkin olaraq fiziki alətlə qeydə alınan mineralın real spektrlərinə yaxındır. Tədqiqatçılar bir sıra digər minerallarla oxşar testlər apardılar və süni intellekt alətinin tez bir zamanda 99% korrelyasiya ilə spektrlər yaratdığını aşkar etdilər.

“Biz spektral məlumatları şəbəkəyə qidalandıra bilərik və bir dəqiqədən az müddətdə çox yüksək dəqiqliklə başqa bir tamamilə fərqli spektral məlumat əldə edə bilərik” dedi.Daha çox kəşf edin

Genetika test dəstini satın alın

Fizika dərslikləri satılır

Elm xəbərlərinə abunə

Ümumi fizika hesabatları

Günəş enerjisi panellərinin quraşdırılması

Elm

Tibbi tədqiqat sənədləri alın

Nanotexnologiya materialları alın

Neyrologiya tədqiqat vasitələri

Elmi tədqiqat jurnalları

Komanda SpectroGen-in istənilən mineral növü üçün spektrlər yarada biləcəyini söyləyir. Məsələn, istehsal şəraitində yarımkeçiricilər və akkumulyator texnologiyaları hazırlamaq üçün istifadə edilən mineral əsaslı materiallar əvvəlcə infraqırmızı lazerlə tez bir zamanda skan edilə bilər. Bu infraqırmızı skandan əldə edilən spektrlər SpectroGen-ə verilə bilər ki, bu da rentgen şüalarında spektr yaradacaq, operatorlar və ya multiagent AI platforması materialın keyfiyyətini qiymətləndirmək üçün yoxlaya bilər.

Tadesse deyir: “Mən bunu tədqiqatçılara, texniklərə, boru kəmərlərinə və sənayeyə dəstək verən agent və ya ikinci pilota sahib olmaq kimi düşünürəm”. “Biz bunu müxtəlif sənayelərin ehtiyacları üçün fərdiləşdirməyi planlaşdırırıq.”

Komanda qarşıdan gələn layihə vasitəsilə xəstəliklərin diaqnostikası və kənd təsərrüfatının monitorinqi üçün AI alətini uyğunlaşdırmağın yollarını araşdırır. Tadesse həmçinin yeni bir başlanğıc vasitəsilə texnologiyanı sahəyə irəliləyir və SpectroGen-i əczaçılıqdan yarımkeçiricilərə və müdafiəyə qədər geniş sektorlar üçün əlçatan etməyi nəzərdə tutur.

Ətraflı məlumat: SpectroGen: Sürətlənmiş Çapraz Modallıq Spektroskopik Materialın Xarakteristikası üçün Fiziki Məlumatlı Generativ Süni İntellekt, Materiya (2025). DOI: 10.1016/j.matt.2025.102434 . www.cell.com/matter/fulltext/S2590-2385(25)00477-1

Jurnal məlumatı: Məsələ

Massaçusets Texnologiya İnstitutu tərəfindən təmin edilmişdir

Bu hekayə MIT News ( web.mit.edu/newsoffice/ ), MİT tədqiqatı, innovasiya və tədrisi haqqında xəbərləri əhatə edən məşhur saytın izni ilə yenidən nəşr edilmişdir .

Daha çox araşdırın

LAMOST 20 milyondan çox spektri ehtiva edən DR10 məlumatlarını buraxır

Redaktorlara rəy

Kompakt lazer-plazma sürətləndiricisi görüntüləmə üçün tələb olunan müonlar yarada bilər

15 saat əvvəl

Kiral Luttinger mayesində universal anyon tunelinin birbaşa sübutu kənar rejimli təcrübədə aşkar edilmişdir

22 saat əvvəl

Hipposlar Avropada Buz Dövründən sağ çıxdılar, yeni DNT sübutları ortaya qoyur

22 saat əvvəl

Laboratoriyada gücləndirilmiş iybilmə reseptoru qoxu duyğumuzun necə işlədiyinə dair yeni anlayışlar ortaya qoyur

13 oktyabr 2025-ci il

Müşahidələr yeni aşkar edilmiş çox zəif rentgen şüalarının təbiətini yoxlayır

13 oktyabr 2025-ci il

https://googleads.g.doubleclick.net/pagead/ads?gdpr=0&us_privacy=1—&gpp_sid=-1&client=ca-pub-0536483524803400&output=html&h=280&slotname=9466621433&adk=3643769595&adf=2339404175&pi=t.ma~as.9466621433&w=336&fwrn=4&fwrnh=100&lmt=1760518847&rafmt=1&format=336×280&url=https%3A%2F%2Fphys.org%2Fnews%2F2025-10-quality-materials-easier-ai-tool.html&fwr=0&fwrattr=true&rpe=1&resp_fmts=3&wgl=1&aieuf=1&uach=WyJXaW5kb3dzIiwiMTkuMC4wIiwieDg2IiwiIiwiMTQxLjAuNzM5MC43NiIsbnVsbCwwLG51bGwsIjY0IixbWyJHb29nbGUgQ2hyb21lIiwiMTQxLjAuNzM5MC43NiJdLFsiTm90P0FfQnJhbmQiLCI4LjAuMC4wIl0sWyJDaHJvbWl1bSIsIjE0MS4wLjczOTAuNzYiXV0sMF0.&abgtt=6&dt=1760518847525&bpp=1&bdt=175&idt=22&shv=r20251009&mjsv=m202510090101&ptt=9&saldr=aa&abxe=1&cookie=ID%3De2af2bea6b3e2e90%3AT%3D1735548424%3ART%3D1760518427%3AS%3DALNI_MZIaWdAh-lthHlhpkWN2g6ZC7xT8A&gpic=UID%3D00000f8412a58936%3AT%3D1735548424%3ART%3D1760518427%3AS%3DALNI_MaJ_6ILTTPz6uEc3lU2rNf9ZPgQbA&eo_id_str=ID%3D87e2ccb6da8adec8%3AT%3D1751372215%3ART%3D1760518427%3AS%3DAA-AfjZUvMhCDRLD_DCppu51g7Xx&prev_fmts=0x0%2C540x280%2C540x280&nras=1&correlator=6575441567745&frm=20&pv=1&u_tz=240&u_his=5&u_h=864&u_w=1536&u_ah=816&u_aw=1536&u_cd=24&u_sd=1.25&dmc=8&adx=979&ady=802&biw=1521&bih=730&scr_x=0&scr_y=0&eid=31095106%2C31095209%2C31095218%2C95373012%2C95374047%2C95370792&oid=2&pvsid=6903966055388084&tmod=1491784928&uas=0&nvt=1&ref=https%3A%2F%2Fphys.org%2F&fc=1920&brdim=0%2C0%2C0%2C0%2C1536%2C0%2C1536%2C816%2C1536%2C730&vis=1&rsz=%7C%7CpeEbr%7C&abl=CS&pfx=0&fu=128&bc=31&plas=481x656_l%7C481x656_r&bz=1&td=1&tdf=2&psd=W251bGwsbnVsbCxudWxsLDNd&nt=1&ifi=4&uci=a!4&btvi=3&fsb=1&dtd=282

Dünyanın ən böyük şüaları nəhəng okeanların zehni xəritələrini yaratmaq üçün həddindən artıq dərinliklərə düşə bilər

5 saat əvvəl Pulsarların ritmində qravitasiya-dalğa “vuruşlarını” eşidə bilərikmi?5 saat əvvəl 3D çap edilmiş metamateriallar mexaniki vibrasiyaları azaltmaq üçün mürəkkəb həndəsədən istifadə edir12 saat əvvəl Kiçik bir molekul antibiotik müalicəsinin uğursuzluğu ilə mübarizə aparmağa kömək edə bilər12 saat əvvəl Anormal metal superkeçiricilik və izolyasiya arasındakı “qeyri-mümkün” vəziyyətə işıq salır12 saat əvvəl Bir uzanan zülal hüceyrələrdəki qüvvələri necə hiss edir13 saat əvvəl Tam potensialını açan “parolları” tapmaq üçün CRISPR kodunu sındırmaq13 saat əvvəl Yeni kristallar daha təmiz, daha ucuz qazın təmizlənməsinə səbəb ola bilər13 saat əvvəl İstilik şoku şaperon zülal kompleksinin ilk tam strukturları ötürülmə mexanizmini ortaya qoyur13 saat əvvəl Əsas biotexnoloji bakteriyanın xromosomunda fərqli quruluşlar fərqli güclər gətirir14 saat əvvəl

Download QRPrint QR

Sinir fəaliyyəti dövrə əlaqələrinin...

Orqan transplantasiyası üçün genişlənmək...