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, her biri hareket etmek için kendi sistemine ihtiyaç duyar.

Bilim adamları tarafından geliştirilen yeni yöntem, moleküler 3D yazıcı gibi araştırma ve üretim teknolojileri için kullanılabileceği düşünülüyor ve Science Advances dergisinde yayımlandı.

3D Yazıcı

Hızlı prototipleme, daha yaygın olarak 3D yazıcı olarak bilinen teknoloji, prototipler veya modeller oluşturmak için son derece maliyet efektif. Teknoloji sürekli olarak geliştiği için son yıllarda önemini artırmış ve şimdi endüstri tarafından kullanılan bir ana araç haline gelmiştir.

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

“Eğer bu kavram nanoskala düzeyinde bireysel moleküllerin LEGO brick’leri gibi bir araya getirilmesi veya ayrılması için transfer edilebilirse, olanaklar neredeyse sınırsız olacaktır, çünkü Forschungszentrum Jülich’te yaklaşık 10^60 tane moleküler manipülasyon türü vardır” diyor Wagner.

Bireysel “Tarifler”

Ana挑ngilizce birincil zorluk, tarama tünel mikroskobunun bireysel molekülleri ileri geri hareket ettirmesi için gereken bireysel “tariflerdir”. Bunlar, mikroskobun ucunun molekülleri uzaysal olarak ve hedeflenmiş bir şekilde düzenleyebilmesi için gereklidir.

Söz konusu “tarif”, hesaplanamaz veya sezgiyle çıkarılamaz, çünkü nanoskala düzeyindeki mekanikler karmaşıktır. Mikroskobun çalışması, ucunda bir sert koni ile gerçekleşir ve moleküller bu koniye hafifçe yapışırlar. Moleküllerin hareket etmesi için karmaşık hareket desenleri gereklidir.

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

“Bugüne kadar, moleküllerin hedeflenmiş bir şekilde hareket ettirilmesi sadece elle, deneme yanılma yoluyla mümkün olabilirdi. Ancak kendiliğinden öğrenen, otonom bir yazılımla, nanoskala düzeyindeki bu çeşitlilik ve değişkenliği çözmeyi 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’de Makine Öğrenimi bölümünün başkanı.

“Biz yazılıma bir çözüm yolunu belirlemez, sadece başarıyı ödüllendirir ve başarısızlığı cezalandırırız” diyor.

“Bizim durumumuzda, yazılıma bir molekül tabakasından bireysel molekülleri çıkarmak görevi verildi. Bunlar, boyalarda ve organik ışık yayan diyotlarda kullanılan perylen molekülleriydi” diye ekliyor Dr. Christian Wagner.

Molekülleri hareket ettirmek için gereken kuvvet, molekülün tünel mikroskobuna çekildiği kimyasal bağın gücünü aşmamalıdır.

“Mikroskobun ucu therefore özel bir hareket deseni gerçekleştirmelidir, ki bunu daha önce elle keşfetmek zorundaydık” diyor Wagner.

Pekiştirme öğrenimi, yazılımla birlikte çalışırken, hangi hareketlerin işe yaradığını öğrenir ve her defasında iyileştirir.

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

“Her yeni deneme, değişimin ve böylece molekül ile mikroskobun ucu arasındaki bağın kopma riskini artırır. Yazılıma therefore özellikle hızlı bir şekilde öğrenmesi gerekir, çünkü deneyimleri her an geçersiz olabilir” diyor Prof. Dr. Stefan Tautz. “Bu, trafik kuralları, araçlar, yol ağı ve sürüş kurallarının sürekli değiştiği bir ortamda otonom olarak araç kullanmaya benzer”.

Araştırmacılar, yazılıma, ilk döngülerle paralel olarak manipülasyonun gerçekleştiği ortamın basit bir modelini öğrenmesi için bir çözüm geliştirdiler. Öğrenme sürecini hızlandırmak için, yazılıma aynı zamanda gerçeklikte ve kendi modelinde eğitim verildi.

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

“Bugüne kadar sadece bir ‘ilk prensip kanıtı’ vardı” diye devam ediyor Tautz. “Ancak, bizim çalışmamızın, moleküler transistörler, bellek hücreleri veya kubitler gibi fonksiyonel süpermoleküler yapıların robot destekli otomatik inşasının yolunu açacağına eminiz – mevcut olanın çok ötesinde bir hız, hassasiyet ve güvenilirlikle.”

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