نیاز روزافزون به انرژیهای پاک و ابزارهای دقیق تشخیص، نانو فناوری را به یکی از ستونهای توسعهی علمی و صنعتی آینده تبدیل کرده است. اما طراحی و تولید نانو مواد برای کاربردهایی مثل سلولهای خورشیدی پر بازده، باتریهای نسل جدید و نانوحسگرهای هوشمند کاری پیچیده و زمانبر است. در این میان، هوش مصنوعی مانند یک موتور شتابدهنده عمل میکند و روند کشف، طراحی و بهینهسازی این نانومواد را سادهتر و سریعتر میسازد.
سلولهای خورشیدی و مواد فوتواکتیو
سلولهای خورشیدی کارآمد به موادی نیاز دارند که نور خورشید را بهتر جذب و به جریان الکتریسیته تبدیل کنند. نانوذرات اکسید روی، کوانتوم داتها و نانو سیم ها (Nanowires) از جمله موادی هستند که در این حوزه بررسی میشوند. هوش مصنوعی با شبیهسازی و تحلیل دادهها میتواند پیشبینی کند کدام ساختار نانویی بهترین عملکرد را دارد. به این ترتیب، به جای سالها آزمون و خطا، پژوهشگران در مدت کوتاهی به ترکیبهای کارآمد میرسند.
برای مثال، مدلهای یادگیری ماشین قادرند بازده جذب نور یا پایداری یک لایهی نانویی را پیشبینی کرده و مناسبترین گزینه برای سلولهای خورشیدی آینده را معرفی کنند.
باتریهای نسل جدید
ذخیرهی انرژی هم به اندازهی تولید آن اهمیت دارد. باتریهای لیتیوم-یون و نسلهای بعدی نیازمند الکترودها و الکترولیتهای جدید هستند. نانوموادی مانند گرافن، MXene و نانو ذرات فلزی میتوانند ظرفیت و سرعت شارژ را افزایش دهند، اما پیدا کردن بهترین ترکیب کار سادهای نیست.
اینجاست که الگوریتمهای هوش مصنوعی وارد عمل میشوند. این الگوریتمها میتوانند چرخهی شارژ و دشارژ، پایداری طولانیمدت و حتی رفتار باتری در دماهای مختلف را شبیه سازی کنند. نتیجه این است که مواد نوآورانه سریعتر به مرحلهی تجاری سازی میرسند و هزینه های توسعه به شکل چشمگیری کاهش پیدا میکند.
نانوحسگرهای هوشمند
در کنار انرژی، یکی از جذاب ترین حوزهها نانوحسگرها هستند. این حسگرها قادرند تغییرات بسیار کوچک در محیط را شناسایی کنند، از تشخیص زودهنگام بیماریها گرفته تا اندازهگیری آلایندهها در هوا یا آب. وقتی نانوحسگرها با هوش مصنوعی ترکیب شوند، تنها به جمعآوری داده محدود نمیمانند، بلکه میتوانند دادههای پیچیده را تحلیل کرده و حتی هشدارهای هوشمند بدهند.
تصور کنید یک نانوحسگر پوشیدنی نهتنها قند خون را اندازهگیری کند، بلکه با کمک الگوریتمهای پردازش داده، الگوی تغییرات آن را تحلیل کرده و زودتر از بروز مشکل به کاربر هشدار دهد. در صنعت هم نانوحسگرهای هوشمند میتوانند نشتی گاز یا آلودگیهای شیمیایی را سریعتر از هر روش دیگری شناسایی کنند.
آینده و فرصتهای سرمایهگذاری
ترکیب نانوفناوری و هوش مصنوعی تنها یک پروژه پژوهشی نیست، بلکه بازاری بزرگ و رو به رشد است. شرکتهای انرژی، داروسازی و صنایع الکترونیک همگی در حال سرمایهگذاری روی این حوزه هستند. هر چه توان پیشبینی و طراحی هوش مصنوعی بیشتر شود، مسیر کشف مواد و فناوریهای جدید کوتاهتر خواهد شد. این یعنی هزینههای توسعه کاهش مییابد، محصولات سریعتر به بازار میرسند و رقابتپذیری شرکتها افزایش پیدا میکند.
نتیجهگیری
هوش مصنوعی به نانوفناوری یک آیندهی تازه میدهد؛ آیندهای که در آن سلولهای خورشیدی بازده بالاتری خواهند داشت، باتریها طولانیتر کار میکنند و نانوحسگرها سلامت انسان و محیط زیست را بهتر پایش میکنند. این مسیر نه تنها علمی و فناورانه است، بلکه از نظر اقتصادی نیز فرصتهای بزرگی را در اختیار کشورها و صنایع قرار میدهد. ترکیب قدرت یادگیری ماشین با دقت نانومقیاس، بدون شک یکی از تحولات کلیدی قرن حاضر خواهد بود.
ـــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــــ
منابع
- Butler, K. T., Davies, D. W., Cartwright, H., Isayev, O., & Walsh, A. (2018). Machine learning for molecular and materials science. Nature, 559(7715), 547–555. https://doi.org/10.1038/s41586-018-0337-2
- Schmidt, J., Marques, M. R. G., Botti, S., & Marques, M. A. L. (2019). Recent advances and applications of machine learning in solid-state materials science. npj Computational Materials, 5, 83. https://doi.org/10.1038/s41524-019-0221-0
- Tabor, D. P., Roch, L. M., Saikin, S. K., & Aspuru-Guzik, A. (2018). Accelerating the discovery of materials for clean energy in the era of smart automation. Nature Reviews Materials, 3, 5–20. https://doi.org/10.1038/s41578-018-0005-z
- Xie, T., & Grossman, J. C. (2018). Crystal graph convolutional neural networks for an accurate and interpretable prediction of material properties. Physical Review Letters, 120(14), 145301. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.120.145301
- Li, W., Jacobs, R., & Morgan, D. (2018). Predicting the thermodynamic stability of perovskite oxides using machine learning models. Computational Materials Science, 150, 454–463. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2018.04.033
- Zeng, Y., Zhang, L., & Zhao, H. (2021). Artificial intelligence in next-generation battery research: A review. Energy Storage Materials, 34, 194–210. https://doi.org/10.1016/j.ensm.2020.09.024
- Yang, G., Camposeo, A., & Pisignano, D. (2020). Nanomaterials for wearable and implantable sensors. Nature Reviews Materials, 5(10), 761–779. https://doi.org/10.1038/s41578-020-0210-6
- Shao, Y., et al. (2021). Machine learning for energy storage materials. Energy & Environmental Science, 14, 4869–4901. https://doi.org/10.1039/D1EE01572C
