Ερευνητές του Πανεπιστημίου Tohoku ανέπτυξαν ένα ολοκληρωμένο σύστημα τεχνητής νοημοσύνης που υπόσχεται να αντικαταστήσει τις πολυετείς δοκιμές στην ανακάλυψη νέων πολυμερών υλικών.
Η νέα αυτή προσέγγιση συνδέει αυτόματα τη βάση δεδομένων, τα προγνωστικά μοντέλα και τα αυτοματοποιημένα εργαστήρια σε έναν αυτόνομο κύκλο συνεχούς βελτίωσης. Η σχετική μελέτη δημοσιεύθηκε στο περιοδικό «JACS Au».
Περιορισμοί της παραδοσιακής ανάπτυξης
Τα πολυμερή, όπως τα πλαστικά και τα βιοϊατρικά υλικά, χρησιμοποιούνται ευρέως από καθημερινά αντικείμενα έως ιατρικά εμφυτεύματα. Ωστόσο, η παραδοσιακή ανάπτυξή τους είναι εξαιρετικά βραδεία και δαπανηρή.
«Η παραδοσιακή μέθοδος δοκιμής και λάθους είναι αργή, απαιτεί πολλούς πόρους και παράγει απόβλητα», δήλωσε ο καθηγητής Hao Li. «Με το προτεινόμενο οικοσύστημα, θα μπορούμε να αναπτύσσουμε ταχύτατα νέα πολυμερή υψηλής απόδοσης με λιγότερες αποτυχίες».
Αντιμετώπιση των αστοχιών στα σημερινά συστήματα
Η ερευνητική ομάδα εντόπισε έξι κρίσιμα σημεία αποτυχίας στις υπάρχουσες ροές εργασίας, όπως οι κατακερματισμένες βάσεις δεδομένων, η έλλειψη φυσικών περιορισμών στα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και η απουσία κλειστού κύκλου στα αυτοματοποιημένα εργαστήρια. Η μελέτη προτείνει συγκεκριμένους οδικούς χάρτες για την ξεπέραση αυτών των εμποδίων, συνδέοντας όλα τα ψηφιακά και πειραματικά εργαλεία σε μία συντονισμένη διαδικασία.
Από το εργαστήριο στη βιομηχανία
Η επιτάχυνση της ανακάλυψης υλικών φέρνει άμεσα οφέλη σε τομείς όπως οι ασφαλέστερες μπαταρίες ηλεκτρικών οχημάτων, τα βιοαποικοδομήσιμα πλαστικά και τα μεμβράνες καθαρισμού νερού. Παράλληλα, η μειωμένη κατανάλωση πόρων στα εργαστήρια ευθυγραμμίζεται με τους παγκόσμιους στόχους για την κλιματική ουδετερότητα. Επόμενος στόχος της ομάδας είναι η επέκταση του πλαισίου ώστε να υποστηρίξει και τη βιομηχανική παραγωγή.