فناوری نانو یکی از حوزههایی است که بیشترین وابستگی را به تحقیق و توسعه دقیق و پرهزینه دارد. سنتز یک ماده جدید در مقیاس نانو اغلب نیازمند ماهها یا حتی سالها تلاش آزمایشگاهی است. بسیاری از تلاشها نیز به شکست منجر میشوند، زیرا پیشبینی دقیق رفتار مواد در مقیاس اتمی بسیار دشوار است. در این میان، ظهور هوش مصنوعی و بهویژه الگوریتمهای یادگیری ماشین توانسته این چرخه طولانی و پرهزینه را متحول کند. امروزه محققان میتوانند به کمک مدلهای هوشمند، خواص مواد را قبل از آزمایش پیشبینی کنند و تنها ترکیباتی را برای سنتز انتخاب کنند که شانس موفقیت بالایی دارند.
هوش مصنوعی و آینده فناوری نانو
چرا هوش مصنوعی نقطه عطفی در نانو تکنولوژی است؟
اگرچه محققان سالهاست از مدلسازی محاسباتی برای پیشبینی رفتار مواد استفاده میکنند، اما محدودیت اصلی همیشه زمان و هزینه بوده است. روشهای مبتنی بر شبیهسازی کوانتومی مثل DFT (Density Functional Theory) بسیار دقیق هستند، اما اجرای آنها برای هزاران ترکیب عملاً غیرممکن است. هوش مصنوعی این مشکل را حل کرده است. با آموزش مدلها روی دادههای بزرگ و معتبر، میتوان نتایج شبیهسازی را در زمانی بسیار کوتاه بهدست آورد.
به بیان دیگر، هوش مصنوعی اجازه میدهد محققان از فضای بسیار گستردهی ترکیبات شیمیایی، تنها بخش کوچکی را که احتمال موفقیت بیشتری دارد بررسی کنند. این تغییر نهتنها به کاهش هزینهها منجر شده بلکه باعث شده پژوهشگران سریعتر به ایدههای جدید دست پیدا کنند.
طراحی نانومواد با کمک الگوریتمها
طراحی نانومواد نیازمند کنترل دقیق پارامترهایی مانند اندازه ذرات، شکل، ساختار کریستالی و سطح ویژه است. الگوریتمهای یادگیری ماشین میتوانند دادههای حاصل از هزاران آزمایش را تحلیل کنند و الگوهایی را که بهصورت مستقیم قابل مشاهده نیستند آشکار سازند. برای مثال، میتوان شرایطی مانند دما، فشار یا pH بهینه را برای تولید ذراتی با کیفیت بالاتر شناسایی کرد.
این موضوع بهویژه در تولید نانوذرات اکسید روی (ZnO) اهمیت پیدا میکند. ZnO یکی از پرکاربردترین نانومواد در صنایع مختلف است و کیفیت آن به شرایط دقیق سنتز بستگی دارد. استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی در این حوزه باعث شده بازدهی تولید افزایش یابد و محصولات یکنواختتری به دست آیند.
نمونههای شاخص جهانی
Materials Project
یکی از مهمترین زیرساختها برای استفاده از هوش مصنوعی در علم مواد، پایگاه دادههای بزرگ و قابل اعتماد است. Materials Project یکی از شناختهشدهترین این پایگاهها است که اطلاعات مربوط به میلیونها ترکیب و شبیهسازی آنها را در اختیار پژوهشگران قرار میدهد. محققان با استفاده از این دادهها میتوانند مدلهای یادگیری ماشین را آموزش دهند تا خواص ترکیبات جدید را پیشبینی کنند. بهعنوان مثال، اگر پژوهشگری به دنبال مادهای با باندگپ مشخص برای استفاده در سلولهای خورشیدی باشد، مدلهای آموزشدیده بر اساس دادههای Materials Project میتوانند صدها گزینهی بالقوه معرفی کنند.
Open Catalyst Project
پروژه Open Catalyst توسط محققان و شرکتهای پیشرو در حوزه انرژی ایجاد شد تا فرآیند طراحی کاتالیستهای جدید برای واکنشهای شیمیایی تسریع شود. این پروژه مجموعهای عظیم از دادههای شبیهسازی را منتشر کرده که به کمک آن مدلهای هوش مصنوعی میتوانند توانایی جذب و واکنشپذیری سطوح کاتالیستی مختلف را پیشبینی کنند. این موضوع اهمیت زیادی دارد زیرا طراحی کاتالیستهای کارآمد یکی از چالشهای اصلی در حوزه انرژی پاک است، بهویژه در فرآیندهایی مانند تولید هیدروژن یا کاهش دیاکسید کربن.
GNoME
شاید یکی از برجستهترین دستاوردها، پروژه GNoME باشد که در سال ۲۰۲۳ در مجله Nature منتشر شد. در این پروژه الگوریتمهای هوش مصنوعی بیش از دو میلیون ساختار بلوری جدید پیشنهاد دادند که از میان آنها حدود ۳۸۰ هزار ماده پایدار شناخته شد. نکته مهم این است که بخشی از این مواد در آزمایشگاه نیز ساخته شدند، که نشان میدهد نتایج صرفاً تئوری نیستند. این پروژه بهنوعی نشان داد که هوش مصنوعی میتواند چرخه «ایده تا ساخت» را بهشدت کوتاه کند و دنیای مواد را وارد مرحلهای جدید کند.
جدول ۱ — مقایسه روشهای سنتی و مبتنی بر هوش مصنوعی
| ویژگی | روشهای سنتی | روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی |
| هزینه تحقیق و توسعه | بالا و وابسته به آزمایشهای متعدد | کاهش ۳۰ تا ۵۰ درصدی به دلیل غربالگری هوشمند |
| زمان مورد نیاز | ماهها تا سالها | چند هفته تا چند ماه |
| موفقیت در کشف مواد جدید | محدود و اغلب وابسته به شانس | بسیار بالاتر به دلیل تحلیل دادههای گسترده |
| توانایی تحلیل دادههای پیچیده | محدود به تعداد کمی آزمایش | گسترده، سریع و بر پایه بیگ دیتا |
کاربردهای عملی هوش مصنوعی در نانو
هوش مصنوعی تنها یک ابزار تحقیقاتی نیست، بلکه نتایج آن در صنایع مختلف در حال استفاده است.
در پزشکی، محققان با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی توانستهاند نانوذراتی طراحی کنند که دارو را بهطور هدفمند به سلولهای سرطانی منتقل میکنند. این فناوری علاوه بر کاهش عوارض جانبی، اثربخشی درمان را نیز افزایش میدهد.
در انرژی، استفاده از الگوریتمهای هوشمند برای طراحی سلولهای خورشیدی نانویی با بازده بالاتر، یکی از موضوعات پرطرفدار است. همچنین در توسعه باتریهای لیتیومی و ابرخازنها، مدلهای پیشبینیکننده به پژوهشگران کمک میکنند تا مواد الکترودی پایدارتر و کارآمدتر انتخاب کنند.
در محیط زیست، طراحی نانوکاتالیستهای جدید برای تصفیه آب و هوا اهمیت زیادی دارد. برای مثال، مدلهای یادگیری ماشین میتوانند پیشبینی کنند که کدام نانوذرات توانایی بیشتری در حذف فلزات سنگین از آب دارند.
در صنعت و فناوری پیشرفته، از نانومواد سبکتر و مقاومتر در ساخت خودرو، هواپیما و تجهیزات الکترونیکی استفاده میشود. استفاده از هوش مصنوعی در این بخش به کاهش وزن، افزایش مقاومت و بهبود کارایی محصولات کمک میکند.
محدودیتها و چالشها
اگرچه هوش مصنوعی چشمانداز جدیدی را در علم مواد ایجاد کرده، اما محدودیتها و چالشهای خاص خود را دارد. یکی از مهمترین چالشها به کیفیت دادهها بازمیگردد. اگر دادههای اولیهای که مدل روی آنها آموزش دیده ناقص یا نادرست باشند، نتایج پیشبینی نیز قابل اعتماد نخواهند بود. از سوی دیگر، بسیاری از موادی که بهصورت محاسباتی پایدار پیشبینی میشوند، در شرایط واقعی آزمایشگاهی یا صنعتی قابلیت سنتز ندارند. به همین دلیل، هنوز هم اعتبارسنجی تجربی یک بخش ضروری در این فرآیند است.
چالش دیگر، مسئله تعمیمپذیری است. مدلهای هوش مصنوعی معمولاً در محدوده دادههایی که آموزش دیدهاند خوب عمل میکنند، اما ممکن است در مواجهه با ترکیبات کاملاً جدید دچار خطا شوند. همچنین برخی از روشهای یادگیری ماشین مانند شبکههای عصبی عمیق بهصورت «جعبه سیاه» عمل میکنند و توضیح نتایج آنها دشوار است، موضوعی که میتواند اعتمادپذیری در جامعه علمی را کاهش دهد.
نتیجهگیری
ورود هوش مصنوعی به حوزه فناوری نانو به معنای تغییر یک الگو است. از این پس، پژوهشگران تنها به آزمون و خطا متکی نیستند بلکه میتوانند با کمک مدلهای هوشمند، مسیر تحقیق را کوتاهتر و هدفمندتر کنند. نمونههایی مانند Materials Project، Open Catalyst و GNoME نشان دادهاند که این تحول صرفاً در حد نظریه نیست، بلکه در عمل نیز منجر به کشف و حتی ساخت مواد جدید شده است. آیندهی نانو بدون تردید با هوش مصنوعی گره خورده و همکاری نزدیک میان محققان مواد و متخصصان داده، مسیر نوآوری در پزشکی، انرژی و صنعت را روشنتر خواهد کرد.
منابع
- Merchant, A. et al. Scaling deep learning for materials discovery. Nature, 2023.
- Chen, C. et al. Graph Networks as a Universal Machine Learning Framework for Molecules and Crystals. Chem. Mater., 2019.
- Chanussot, L. et al. Open Catalyst 2020 (OC20) Dataset and Challenges. ACS Catalysis, 2021.
- Jain, A. et al. The Materials Project: A Materials Genome Approach to Accelerating Materials Innovation. APL Materials, 2013.
- Molesky, S. et al. Inverse design in nanophotonics. Nature Photonics, 2018.
