محققان MIT و سامسونگ معتقدند هوش مصنوعی می‌تواند در کشف ابررساناهای جدید کمک کند

عنوان: آیا هوش مصنوعی می‌تواند در اختراع ابررسانا بعدی کمک کند؟ محققان MIT و سامسونگ به این موضوع می‌اندیشند

در جدیدترین تحقیقات، محققان “مؤسسه فناوری ماساچوست” (MIT) و “سامسونگ” به بررسی ظرفیت‌های هوش مصنوعی (AI) در شناسایی مواد ابررسانا پرداخته‌اند. ابررساناها، موادی هستند که می‌توانند جریان برق را بدون هیچ مقاومتی عبور دهند و پتانسیل‌ آنها برای انقلابی در صنعت انرژی و الکترونیک بسیار زیاد است. با این حال، یافتن ابررساناهای جدید همچنان یک چالش بزرگ محسوب می‌شود.

طبق گفته محققان، استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی می‌تواند به شتاب بخشیدن به فرآیند جستجو کمک کند. تیم MIT و سامسونگ از یادگیری عمیق (Deep Learning) برای پردازش پایگاه‌های داده بزرگ مواد استفاده کرده‌اند تا الگوهای جدیدی را در خصوص ابررساناها شناسایی کنند. این رویکرد می‌تواند زمان و هزینه‌های تحقیقات را به شکل قابل توجهی کاهش دهد.

از آنجا که ابررساناها دارای ویژگی‌هایی هستند که به دماهای پایین بستگی دارند، کار محققان شامل تجزیه و تحلیل ویژگی‌های فیزیکی و شیمیایی مواد مختلف به همراه دماهای مختلف است. این محققان همچنین در نظر دارند که هوش مصنوعی بتواند به شناسایی ترکیبات جدید و بهینه‌سازی فرایند تولید کمک کند.

محققان برای این پروژه موفق به ایجاد یک بستر داده محلی شده‌اند که از داده‌های تجربی و شبیه‌سازی‌ها شامل می‌شود. به علاوه، مدل‌های هوش مصنوعی که در این تحقیقات به کار گرفته شده‌اند، به گونه‌ای طراحی شده‌اند که می‌توانند پیش‌بینی‌های دقیقی از رفتار مواد مختلف ارائه دهند.

به گفته محققان، نتایج این تحقیق می‌تواند به توسعه فناوری‌های جدیدی منجر شود که در آینده‌ای نزدیک در صنعت‌های مختلف از جمله الکترونیک و انتقال انرژی به کار گرفته خواهند شد.

تحلیل و پیامدهای کلیدی

تحقیقات اخیر MIT و سامسونگ نشان‌دهنده یک نقطه عطف مهم در تلاش‌ها برای شناخت و توسعه ابررساناها هستند. با توجه به پتانسیل عظیم این مواد، موفقیت در این پروژه می‌تواند منجر به کاهش هزینه‌ها و افزایش کارایی در کاربردهای انرژی، به ویژه در کشورهایی که به شدت به فناوری‌های نوآورانه وابسته هستند، شود.

این نوآوری همچنین ممکن است بر بازار کریپتو و فناوری بلاک‌چین تأثیر بگذارد. اگر ابررساناها به‌طور گسترده‌تری در صنعت الکترونیک و داده‌پردازی به کار گرفته شوند، می‌تواند به بهبود زیرساخت‌ها در زمینه ماینینگ و انتقال داده‌ها منجر شود و در نتیجه، به استفادۀ بهینه‌تر از منابع انرژی کمک کند.

چشم‌انداز آینده نشان می‌دهد که در صورت ادامه موفقیت در استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی مواد جدید، شاهد تحولی اساسی در فرآیندهای تحقیق و توسعه در حوزه‌های مختلف خواهیم بود. این مسأله می‌تواند به تغییراتی در قوانین و سیاست‌های انرژی نیز منجر شود که انتظار می‌رود تأثیرات آن در بازارهای مالی و سرمایه‌گذاری‌ها محسوس باشد.

منبع: دیکریپت