Apa yang berlaku
Penyelidik MIT membangunkan CrysVCD, rangka kerja yang menggabungkan model bahasa dengan sistem penjanaan bahan berasaskan resapan. Ia menggunakan peraturan valens kimia asas sebelum menghasilkan struktur kristal, dan bukannya bergantung terutamanya pada pemeriksaan hiliran yang mahal. Dalam kajian itu, pendekatan tersebut menghasilkan calon bahan pengiraan dengan kestabilan mekanikal yang dilaporkan sebanyak 68% dan kestabilan metastasis sebanyak 85% apabila ditala kepada metrik kestabilan.
MIT News melaporkan bahawa penyelidik membangunkan rangka kerja yang dipanggil "penjana kristal dengan reka bentuk terhalang valens," atau CrysVCD. Sistem ini bertujuan untuk bahagian hadapan penjanaan bahan berasaskan AI, di mana ia boleh mengenakan kekangan kimia sebelum model membelanjakan pengiraan yang besar untuk menghasilkan struktur atom calon. Masalah utama yang ditanganinya ialah sistem generatif boleh mencipta sejumlah besar reka bentuk tanpa mengambil kira kestabilan kimia dengan pasti.
Aliran kerja yang dilaporkan menggabungkan dua jenis model AI. Pertama, model bahasa menghasilkan formula yang memenuhi peraturan terpilih mengenai elektron valens di sekeliling atom bahan. Model resapan kemudian menggunakan formula tersebut untuk menghasilkan struktur kristal yang sepadan. MIT menerangkan ini sebagai satu cara untuk menggerakkan pertimbangan kestabilan lebih awal dalam proses dan bukannya menjana kumpulan besar calon dan menapis sebahagian besar daripada mereka selepas itu.
Dalam makalah yang diterbitkan dalam Nature Computational Science, para penyelidik melaporkan bahawa CrysVCD membantu beberapa model bahan yang biasa digunakan memenuhi peraturan cangkang valensi dengan lebih kerap. Apabila pendekatan itu diperhalusi pada metrik kestabilan, bahan kristal yang terhasil mencapai 68% kestabilan mekanikal dan 85% kestabilan, menurut akaun MIT. Kestabilan meta merujuk di sini sama ada bahan kekal dalam keadaan stabil apabila tidak terganggu. MIT juga mengatakan kaedah itu mencapai kestabilan kekisi-dinamik yang tinggi dalam hampir 70% generasi pengiraan.
Para penyelidik menggunakan rangka kerja untuk mengejar calon dengan sifat termasuk kekonduksian terma yang tinggi dan polarisasi mudah dalam medan elektrik. Sumber itu menghubungkan sasaran tersebut kepada aplikasi semikonduktor dan kepada bahan yang boleh membantu mengeluarkan haba daripada peralatan pusat data. MIT melaporkan bahawa pendekatan itu adalah susunan magnitud yang lebih cekap daripada kaedah yang menjana bahan terlebih dahulu dan menyaringnya selepas itu, walaupun artikel itu tidak memberikan beban kerja asas, garis dasar atau perakaunan yang diperlukan untuk mentafsir perbandingan itu secara bebas.
Butiran sumber: news.mit.edu ↗
Mengapa ia penting
AI boleh menjana sejumlah besar reka bentuk bahan, tetapi calon yang tidak stabil boleh menjadikan kebanyakan output itu tidak dapat digunakan. MIT berkata pengesahan kestabilan boleh menyumbang kira-kira 90% daripada kos pengiraan untuk mencipta bahan yang boleh digunakan dan boleh mengambil masa beberapa minggu atau bulan. Jika keuntungan yang dilaporkan menjadi umum, kekangan kimia yang lebih awal boleh menjadikan penemuan bahan pengiraan lebih mudah diakses oleh makmal dan syarikat yang lebih kecil sambil menyasarkan sifat yang berkaitan dengan semikonduktor dan penyejukan pusat data.
Isu praktikal bukan sekadar menghasilkan formula novel. Sistem AI sudah boleh menjana berjuta-juta reka bentuk dengan cepat, tetapi sebahagian besar mungkin tidak stabil secara kimia atau sebaliknya tidak sesuai. Menurut MIT, pengesahan kestabilan boleh mewakili kira-kira 90% daripada kos pengiraan untuk mencipta bahan yang boleh digunakan dan boleh mengambil masa beberapa minggu atau bulan. Kos itu boleh memihak kepada organisasi besar dengan sumber pengkomputeran yang luas dan mengekang kumpulan penyelidikan yang lebih kecil.
Oleh itu, sumbangan CrysVCD yang dilaporkan adalah perubahan di mana pengiraan dibelanjakan. Dengan menguatkuasakan set peraturan kimia yang terhad sebelum penjanaan struktur, sistem ini bertujuan untuk meningkatkan bahagian calon yang bertahan dalam pengesahan kemudian. Ini adalah tuntutan yang lebih sempit dan lebih boleh diukur daripada mengatakan AI telah menyelesaikan penemuan bahan: rangka kerja direka bentuk untuk meningkatkan kecekapan dan kualiti penjanaan calon di bawah keadaan kimia dan struktur tertentu.
Keupayaan untuk menyasarkan sifat pada masa yang sama dengan kestabilan juga boleh menjadi penting untuk aliran kerja kejuruteraan. Kekonduksian terma yang tinggi adalah berkaitan dengan penyejukan, manakala sifat dielektrik dan tingkah laku polarisasi boleh berkaitan dengan komponen elektronik. Sumber secara khusus memautkan matlamat ini kepada semikonduktor dan pusat data, tetapi ia tidak melaporkan komponen yang dihasilkan, penggunaan medan atau peningkatan prestasi dalam produk pengendalian.
Argumen kebolehaksesan adalah penting jika kecekapan yang dilaporkan berlaku di luar tetapan kajian. Mengurangkan penjanaan dan penyaringan yang sia-sia boleh mengurangkan halangan untuk kumpulan akademik dan syarikat kecil yang mencari bahan untuk aplikasi yang disasarkan. Potensi itu harus difahami sebagai implikasi penyelidikan, walau bagaimanapun, bukan sebagai bukti bahawa kaedah itu sudah tersedia secara meluas, bersepadu secara komersil atau terbukti merentas pelbagai masalah bahan.
Mekanisme Interaktif: Bagaimana Ia Berfungsi Sebenarnya
Terokai teknologi asas di sebalik pembangunan ini secara interaktif.
crm_get_transaction(id='4092').A route planner searches possible journeys using explicit rules. What does this illustrate about AI?
Apa yang perlu ditonton seterusnya
Soalan utama yang belum dijawab ialah sama ada calon CrysVCD yang stabil dari segi pengiraan boleh disintesis dan berfungsi seperti yang diramalkan dalam ujian fizikal. Sumber mengatakan kaedah ini paling sesuai untuk struktur pepejal yang sangat teratur dan tidak berfungsi untuk setiap jenis bahan. Kerja selanjutnya harus menguji replikasi merentas kelas bahan, model, sifat dan makmal bebas, serta mengukur pengiraan sebenar dan penjimatan masa dalam aliran kerja penemuan yang lengkap.
Langkah seterusnya yang paling penting ialah pengesahan fizikal. Artikel MIT menerangkan penjanaan pengiraan dan ujian kestabilan, tetapi ia tidak mengatakan bahawa calon yang dilaporkan telah disintesis, diukur dalam makmal, dimasukkan ke dalam peranti, atau diuji di bawah keadaan operasi. Kestabilan kimia dan pengiraan adalah petunjuk yang diperlukan, tetapi mereka tidak dengan sendirinya menetapkan bahawa bahan boleh dihasilkan secara ekonomi atau memberikan prestasi yang diharapkan.
Umum adalah satu lagi persoalan terbuka. Sumber itu mengatakan CrysVCD berfungsi paling baik dengan struktur pepejal yang mempunyai susunan dalaman yang sangat teratur dan tidak berfungsi dengan semua jenis bahan. Kajian susulan perlu menunjukkan prestasi kaedah pada bahan yang kurang teratur, sistem kimia yang berbeza dan sifat di luar contoh yang dibincangkan dalam artikel.
Peratusan yang dilaporkan dan perbandingan kecekapan juga memerlukan replikasi yang teliti. Artikel itu tidak menyatakan bilangan penuh generasi, komposisi tepat set data yang dinilai, model yang digunakan sebagai garis dasar atau perkakasan pengiraan dan perakaunan di sebalik tuntutan tertib magnitud. Butiran tersebut akan menentukan sama ada keuntungan diterjemahkan kepada jumlah kos penemuan yang lebih rendah dalam aliran kerja yang realistik.
Akhir sekali, penyelidik dan bakal pengguna harus melihat bukti tentang penyepaduan dan akses. Sumber itu mengatakan rangka kerja itu boleh dipalamkan ke dalam model penjanaan bahan sedia ada dan akan datang, tetapi ia tidak menyatakan sama ada CrysVCD, model terlatih, kod atau struktur calon dikeluarkan secara terbuka. Replikasi bebas, hasil sintesis fizikal, dan ukuran kos hujung ke hujung yang telus akan menjelaskan betapa hampir penyelidikan itu dengan pembangunan bahan praktikal.