Yapay Zeka Sistemi Bireysel Molekülleri Hareket Ettirebiliyor

Jülich ve Berlin’den bilim adamları, bir tarama tünel mikroskobu kullanarak bireysel molekülleri hareket ettirmek için kendi kendine öğrenen bir yapay zeka sistemi geliştirdiler. Atomlar ve moleküller makroskobik nesneler gibi davranmadığından, bu yapı taşlarının her biri hareket ettirilmesi için kendi sistemine ihtiyaç duyar.

Yeni yöntem, bilim adamlarının moleküler 3D yazıcı gibi araştırma ve üretim teknolojileri için kullanılabileceğini düşündüğü bir yöntem olup, Science Advances dergisinde yayımlandı.

3D Yazıcı

Hızlı prototip oluşturma, daha yaygın olarak 3D yazıcı olarak bilinen bir yöntem, prototip veya modeller oluşturmak için son derece maliyet efektif bir yöntemdir. Teknoloji sürekli olarak geliştiği için son yıllarda önem kazanmıştır ve şimdi endüstri tarafından kullanılan bir ana araçtır.

Dr. Christian Wagner, Forschungszentrum Jülich’te moleküler manipülasyon üzerine ERC çalışma grubunun başkanıdır.

“Bu kavram nanoscale’de bireysel moleküllerin LEGO bricks gibi bir araya getirilmesi veya tekrar ayrılması için transfer edilebilseydi, yaklaşık 10^60 tane moleküler manipülasyon türü olduğu için olanaklar几乎 sonsuz olacaktı” diyor Wagner.

Bireysel “Tarifler”

Ana挑ngilizce之一, tarama tünel mikroskobunun bireysel molekülleri ileri geri hareket ettirmesi için gereken bireysel “tarifler”. Bu tarifler, mikroskobun ucunun molekülleri uzaysal ve hedeflenmiş bir şekilde düzenleyebilmesi için gereklidir.

Söz konusu “tarif” hesaplanamaz veya sezgiyle çıkarılamaz, bu da nanoscale’deki mekaniklerin karmaşık doğasından kaynaklanmaktadır. Mikroskobun çalışması, ucunda bir rigid koni ile gerçekleşir ve moleküller bu koniye hafifçe yapışır. Moleküllerin hareket etmesi için karmaşık hareket kalıpları gereklidir.

Prof. Dr. Stefan Tautz, Jülich’teki Quantum Nanoscience Enstitüsü’nün başkanıdır.

“Bugüne kadar, böyle hedeflenmiş molekül hareketi yalnızca el ile, deneme yanılma yoluyla mümkün olabilirdi. Ancak kendiliğinden öğrenen, otonom bir yazılım kontrol sistemi yardımıyla, nanoscale’deki bu çeşitlilik ve değişkenliği çözüme kavuşturmayı ve bu süreci otomatikleştirmeyi başardık” diyor Tautz.

Pekiştirme Öğrenimi

Bu gelişmenin temel аспектlerinden biri, bir görevi tekrar tekrar deneyen ve her denemeden öğrenen bir makine öğrenimi türü olan pekiştirme öğrenimidir.

Prof. Dr. Klaus-Robert Müller, TU Berlin’deki Makine Öğrenimi bölümünün başkanıdır.

“Yazılım aracına bir çözüm yolunu belirlemedik, ancak başarıyı ödüllendirdik ve başarısızlığı cezalandırdık” diyor.

“Bizim durumumuzda, aracın görevi, kompleks kimyasal bağlarla tutulan bir katmandan bireysel molekülleri çıkarmaktı. Daha doğrusu, boyalarda ve organik ışık yayan diyotlarda kullanılan perylen molekülleriydi” diye ekliyor Dr. Christian Wagner.

Molekülleri hareket ettirmek için gereken kuvvet, tünel mikroskobunun molekülü çektiği bağın gücünü aşamaz.

“Mikroskobun ucu therefore özel bir hareket kalıbını gerçekleştirmelidir, bunu daha önce elle, kelimenin tam anlamıyla keşfetmek zorunda kaldık” diyor Wagner.

Pekiştirme öğrenimi, yazılım aracının hangi hareketlerin işe yaradığını öğrenirken ve her defasında iyileşirken kullanılır.

Ancak, tarama tünel mikroskobunun ucu metal atomlardan oluşur ve bunlar kayabilir, bu da molekülün bağ gücünü değiştirir.

“Her yeni deneme, bir değişikliğin ve böylece mikroskobun ucu ile molekül arasındaki bağın kopma riskini artırır. Yazılım aracına therefore özellikle hızlı öğrenmesi gerekir, çünkü deneyimleri her an geçersiz olabilir” diyor Prof. Dr. Stefan Tautz. “Bu, bir anlamda, otomatik olarak sürerken yol ağı, trafik kuralları, gövde ve araç işletme kurallarının sürekli değişmesi gibidir.”

Bunu aşmak için araştırmacılar, yazılımı, ilk döngülerle paralel olarak manipülasyonun gerçekleştiği ortamın basit bir modelini öğrenmesi için geliştirdiler. Öğrenme sürecini hızlandırmak için, aracın aynı zamanda gerçeklikte ve kendi modelinde eğitim görmesi sağlandı.

“Bu, yapay zeka ve nanoteknolojinin bir araya getirilmesinin ilk kez başarıldığı durumdur” diyor Klaus-Robert Müller.

“Şimdiye kadar sadece bir ‘ispat ilkesi’ olarak kaldı” diye devam ediyor Tautz. “Ancak, bizim çalışmamızın, moleküler transistörler, bellek hücreleri veya quibit’ler gibi fonksiyonel supramoleküler yapıların robot destekli otomatik inşasının yolunu açacağından eminayız – şimdiye kadar mümkün olandan çok daha yüksek bir hız, hassasiyet ve güvenilirlikle.”

https://www.youtube.com/watch?v=MU9AMczMeN4&feature=emb_title