वैज्ञानिकों ने ‘सामग्री फिंगरप्रिंटिंग’ विधि विकसित की जो कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और एक्स-रे प्रौद्योगिकी का उपयोग करती है

सामग्री, लोगों की तरह, समय के साथ विकसित होती है और तनाव और आराम के तहत अलग व्यवहार करती है। इन गतिशील परिवर्तनों को समझना वैज्ञानिकों के लिए लंबे समय से एक चुनौती रही है, क्योंकि सामग्री व्यवहार के जटिल पैटर्न अक्सर मानव विश्लेषण के लिए बहुत जटिल होते हैं। सामग्री गतिविधि का अध्ययन करने के पारंपरिक तरीकों ने आणविक स्तर पर होने वाले परिवर्तनों के पूर्ण स्पेक्ट्रम को पकड़ने में संघर्ष किया है, जिससे सामग्री कैसे बदलती है इसके बारे में हमारी समझ में अंतराल आ जाते हैं।

इस चुनौती के जवाब में, यू.एस. ऊर्जा विभाग के अर्गोन नेशनल लेबोरेटरी के शोधकर्ताओं ने एक नवीन दृष्टिकोण विकसित किया है। यह नई तकनीक एक्स-रे फोटॉन कोरिलेशन स्पेक्ट्रोस्कोपी (एक्सपीसीएस), कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का उपयोग करके विभिन्न सामग्रियों के “फिंगरप्रिंट” बनाती है। इन फिंगरप्रिंट्स का तब एक न्यूरल नेटवर्क द्वारा विश्लेषण किया जा सकता है, जो पहले से अनुपलब्ध जानकारी को सामग्री व्यवहार के बारे में उजागर करता है।

नवाचार के पीछे की प्रौद्योगिकी

इस नए दृष्टिकोण के मूल में एक्स-रे फोटॉन कोरिलेशन स्पेक्ट्रोस्कोपी या एक्सपीसीएस है। एक्सपीसीएस एक उन्नत इमेजिंग विधि है जो सामग्रियों की संरचना और गतिविधि को नैनोस्केल पर जांचने के लिए शक्तिशाली एक्स-रे का उपयोग करती है। अर्गोन पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता जेम्स (जे) होरवाथ के अनुसार, “हम सामग्री की गति और समय के साथ परिवर्तन को समझने के लिए एक्स-रे स्कैटरिंग डेटा एकत्र करते हैं।” यह स्कैटरिंग डेटा सामग्री की संरचना और व्यवहार के बारे में बहुत सारी जानकारी प्रदान करता है, लेकिन परिणामी पैटर्न बहुत जटिल हैं।

एक्सपीसीएस द्वारा उत्पन्न विशाल डेटा को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने पैटर्न को पहचानने और जटिल डेटासेट से अर्थपूर्ण जानकारी निकालने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर रुख किया है। इस मामले में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक्स-रे स्कैटरिंग पैटर्न का विश्लेषण करने के लिए नियुक्त किए गए हैं ताकि मानव दर्शकों द्वारा छूटे हुए पुनरावृत्ति मोटिफ और रुझानों की पहचान की जा सके।

अनपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

इस नए दृष्टिकोण का एक प्रमुख घटक अनपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग है। पर्यवेक्षित लर्निंग के विपरीत, जिसमें मानव-लेबल वाले प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता होती है, अनपर्यवेक्षित एल्गोरिदम डेटा में पैटर्न और संरचनाओं की खोज कर सकते हैं जिन्हें पहले से ज्ञात नहीं है। यह उन्हें जटिल वैज्ञानिक डेटासेट के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाता है जहां अंतर्निहित पैटर्न पहले से ज्ञात नहीं हो सकते हैं।

होरवाथ इस दृष्टिकोण की शक्ति पर प्रकाश डालते हैं, कहते हैं कि “कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उद्देश्य बस स्कैटरिंग पैटर्न को नियमित छवियों या चित्रों के रूप में मानकर उन्हें पचाने और यह पता लगाने के लिए है कि कौन से पैटर्न दोहराए जा रहे हैं। कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक पैटर्न पहचान विशेषज्ञ है।” मानव हस्तक्षेप के बिना पैटर्न को पहचानने और वर्गीकृत करने की यह क्षमता सामग्री व्यवहार का एक अधिक व्यापक और निष्पक्ष विश्लेषण की अनुमति देती है।

एआई-नर्ड परियोजना

इस नवाचारी दृष्टिकोण का केंद्र एक परियोजना में है जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए गैर-संतुलन आराम गतिविधि कहा जाता है, या एआई-नर्ड। एआई-नर्ड के केंद्र में एक तकनीक है जिसे ऑटोएनकोडर कहा जाता है, जो एक प्रकार का न्यूरल नेटवर्क है जो कुशलता से डेटा संपीड़न और विशेषता निष्कर्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है।

ऑटोएनकोडर मूल एक्स-रे स्कैटरिंग इमेज डेटा को एक कॉम्पैक्ट प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है, जिसे शोधकर्ता “लेटेंट प्रतिनिधित्व” या “फिंगरप्रिंट” कहते हैं। यह प्रक्रिया सामग्री की संरचना और व्यवहार की मूल विशेषताओं को एक अधिक प्रबंधनीय रूप में संक्षेपित करती है। महत्वपूर्ण बात यह है कि ऑटोएनकोडर में एक डिकोडर एल्गोरिदम भी शामिल है जो इस संकुचित प्रतिनिधित्व से पूर्ण छवि का पुनर्निर्माण कर सकता है, यह सुनिश्चित करता है कि प्रक्रिया में कोई महत्वपूर्ण जानकारी नहीं खोई जाती है।

सामग्री “फिंगरप्रिंट” का निर्माण

इन सामग्री फिंगरप्रिंट्स का उपयोग सामग्री के लिए एक प्रकार के जेनेटिक कोड के रूप में किया जा सकता है। जैसा कि होरवाथ समझाते हैं, “आप इसे सामग्री के जीनोम की तरह सोच सकते हैं, इसमें पूरी तस्वीर का पुनर्निर्माण करने के लिए आवश्यक सभी जानकारी है।” एक्स-रे स्कैटरिंग डेटा को इन फिंगरप्रिंट्स में संक्षेपित करके, शोधकर्ता विभिन्न सामग्रियों या विभिन्न स्थितियों में एक ही सामग्री की तुलना और विश्लेषण करने में सक्षम होते हैं।

फिंगरप्रिंट पड़ोस का मानचित्रण और विश्लेषण

एआई-नर्ड प्रक्रिया में अंतिम चरण इन सामग्री फिंगरप्रिंट्स का मानचित्रण शामिल है। समान फिंगरप्रिंट्स को पड़ोस में समूहीकृत किया जाता है, जिससे शोधकर्ता विभिन्न सामग्रियों या राज्यों में संबंधों और पैटर्न को दृश्य化 करने में सक्षम होते हैं। फिंगरप्रिंट पड़ोस की विशेषताओं की जांच करके, वैज्ञानिक सामग्री की संरचना और समय के साथ इसके विकास के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं क्योंकि यह तनाव और आराम का अनुभव करता है।

यह मानचित्रण दृष्टिकोण सामग्री व्यवहार का एक समग्र दृश्य प्रदान करता है, जिससे शोधकर्ता विभिन्न सामग्रियों या राज्यों में रुझानों और संबंधों की पहचान कर सकते हैं जो व्यक्तिगत डेटा बिंदुओं को देखने पर स्पष्ट नहीं हो सकते हैं। यह सामग्री विज्ञान अनुसंधान और विभिन्न क्षेत्रों में संभावित अनुप्रयोगों में नए मार्ग खोलने के लिए आणविक स्तर पर सामग्री व्यवहार की जटिल गतिविधि को समझने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है।

अनुप्रयोग और निहितार्थ

सामग्री संरचना और विकास को समझना

एआई-नर्ड दृष्टिकोण सामग्री व्यवहार के बारे में असाधारण अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। इस तकनीक द्वारा बनाए गए “फिंगरप्रिंट” का विश्लेषण करके, वैज्ञानिक समय के साथ सामग्री संरचना में सूक्ष्म परिवर्तनों को ट्रैक कर सकते हैं, विशेष रूप से जब सामग्री पर तनाव डाला जाता है या आराम की अनुमति दी जाती है। यह सामग्री विकास की विस्तृत समझ निर्माण से लेकर इलेक्ट्रॉनिक्स तक विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए अधिक टिकाऊ और प्रतिक्रियाशील सामग्री के विकास को जन्म दे सकती है।

पारंपरिक विश्लेषण विधियों पर लाभ

सामग्री व्यवहार का विश्लेषण करने के पारंपरिक तरीके अक्सर जटिल डेटा के मानव व्याख्या पर निर्भर करते हैं, जो समय लेने वाला और पूर्वाग्रह से ग्रस्त हो सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित दृष्टिकोण इन सीमाओं को पार करता है जो विशाल डेटा को तेजी से संसाधित करता है और मानव आंखों के लिए अदृश्य पैटर्न की पहचान करता है। जैसा कि होरवाथ नोट करते हैं, “जैसे ही हम एक्स-रे बीम को चमकते हैं, पैटर्न इतने विविध और जटिल हो जाते हैं कि यहां तक कि विशेषज्ञों के लिए भी यह समझना मुश्किल हो जाता है कि वे क्या दर्शाते हैं।” कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाकर, शोधकर्ता ऐसी अंतर्दृष्टि का खुलासा कर सकते हैं जो पारंपरिक तरीकों से व्यावहारिक रूप से असंभव होगा।

सामग्री विज्ञान में नए खोजों की संभावना

सामग्री फिंगरप्रिंट को “पढ़ने” और व्याख्या करने की क्षमता सामग्री विज्ञान में नए खोजों के लिए रोमांचक संभावनाएं खोलती है। शोधकर्ता अब विभिन्न उत्तेजनाओं के प्रति सामग्रियों की प्रतिक्रिया का आणविक स्तर पर अन्वेषण कर सकते हैं, जो विशेष गुणों वाली नई सामग्रियों के विकास की संभावना को जन्म दे सकता है। इसका ऊर्जा भंडारण, सेमीकंडक्टर प्रौद्योगिकी, और जैव चिकित्सा जैसे क्षेत्रों में दूरगामी प्रभाव हो सकता है, जहां नैनोस्केल पर सामग्री व्यवहार को समझना और नियंत्रित करना महत्वपूर्ण है।

भविष्य के दृष्टिकोण

इस कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित दृष्टिकोण का महत्व अर्गोन के एडवांस्ड फोटॉन सोर्स (एपीएस) के आगामी अपग्रेड के साथ बढ़ने वाला है। उन्नत सुविधा मूल एपीएस की तुलना में 500 गुना अधिक चमकदार एक्स-रे बीम उत्पन्न करेगी, जो उन्नत विश्लेषण तकनीकों की आवश्यकता वाले विशाल डेटा का उत्पादन करेगी। होरवाथ इस बिंदु पर जोर देते हैं, “अपग्रेडेड एपीएस से प्राप्त डेटा को इसके माध्यम से क्रमबद्ध करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आवश्यकता होगी।” एआई-नर्ड परियोजना इस प्रकार अगली पीढ़ी की अनुसंधान सुविधा की क्षमता को अधिकतम करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण के रूप में स्थित है।

एआई-नर्ड के विकास ने अर्गोन नेशनल लेबोरेटरी में विभिन्न शोध समूहों के बीच सहयोग को भी बढ़ावा दिया है। सेंटर फॉर नैनोस्केल मैटेरियल्स (सीएनएम) में सिद्धांत समूह ने पॉलिमर डायनामिक्स के आणविक सिमुलेशन करने के लिए अर्गोन के एक्स-रे साइंस डिवीजन में गणनात्मक समूह के साथ भागीदारी की है। ये सिमुलेशन न केवल एक्सपीसीएस से प्राप्त प्रयोगात्मक डेटा को पूरक करते हैं, बल्कि एआई कार्य प्रवाह के प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटा भी प्रदान करते हैं।

वर्तमान में सामग्री विज्ञान पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है, एआई-नर्ड के माध्यम से विकसित कृत्रिम बुद्धिमत्ता-संचालित दृष्टिकोण विभिन्न वैज्ञानिक क्षेत्रों पर प्रभाव डाल सकता है। जैविक प्रक्रियाओं, पर्यावरण प्रणालियों, या यहां तक कि खगोलीय घटनाओं का अध्ययन करने वाले किसी भी अनुशासन में इसका अनुप्रयोग किया जा सकता है। विशाल डेटा से अर्थपूर्ण पैटर्न निकालने की क्षमता एक सार्वभौमिक आवश्यकता है जो आधुनिक विज्ञान में मौजूद है, जो इस दृष्टिकोण को कई अनुशासनों में संभावित रूप से परिवर्तनकारी बनाती है।

नीचे की रेखा

एक्स-रे फोटॉन कोरिलेशन स्पेक्ट्रोस्कोपी, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग का नवीन संयोजन आणविक स्तर पर सामग्री को समझने और मैनिपुलेट करने की हमारी क्षमता में एक महत्वपूर्ण छलांग है। सामग्री “फिंगरप्रिंट” बनाकर और उनका विश्लेषण करके, शोधकर्ता पहले से छिपी हुई गतिविधि और संबंधों का खुलासा कर सकते हैं, जो ऊर्जा भंडारण से लेकर जैव चिकित्सा तक के क्षेत्रों में क्रांति ला सकता है। जैसे-जैसे यह प्रौद्योगिकी विकसित होती है, विशेष रूप से उन्नत सुविधाओं जैसे कि अपग्रेडेड एपीएस के संयोजन में, यह वैज्ञानिक खोज की गति को तेज करने और सामग्री विज्ञान अनुसंधान में नए मोर्चे खोलने का वादा करती है।