Kimya Problemlerine Işık Tutan Sanal Laboratuvar
Bir iş yaparken doğru malzemelere sahip olmak o işi çok daha kolay, ucuz ve hızlı hale getirir. Kimya mühendisliği bölümünden araştırmacılar, akış sistemlerinde meydana gelen çeşitli kimyasal sentez zorluklarını detaylı bir şekilde inceleyebilmek için sanal bir laboratuvar geliştirdiler.
North Carolina Eyalet Üniversitesi’nde kimya mühendisliği profesörü olan makale yazarlarından Milad Abolhasani, “Otonom sistemler, kimyasal çalışmalarda AR-GE ve üretim süreçlerini hızlandırmak için muhteşem potansiyele sahip ancak bu sistemler henüz yaygın bir şekilde kullanımda değil. Bu tür sistemler iki çeşit zorlukla karşı karşıya kalmaktadır: doğru olan donanımı bulmak veya geliştirmek ve tekrarlanabilir otomatik sentezi sağlamak. Ekibim, geliştirdiğimiz Yapay Kimyager projemizle meydana gelen donanım zorluklarını ele aldı.” dedi.
Abolhasani’nin çalışması yapmış olduğu bu gözlemler sonucu meydana gelmiştir:
- Birçok farklı yapay zeka aracı mevcuttur.
- Her zaman hangi aracın malzeme sentez sürecine en uygun olduğu açık değildir.
- Hangi araç seçilirse seçilsin, kimya problemine bağlı olarak her zaman ince ayar yapılması gerekmektir.
Abolhasani, “Kimyasal reaksiyonların modellenmesi ve optimizasyonunda yapay zeka programlarına olan ilgi özellikle son yıllarda arttı. Ancak kullanıma hazır olan bu yapay zeka teknikleri herkes için uygun değil. Sadece en iyi malzemeyi tanımlamak değil, aynı zamanda mümkün olan en iyi özellik kombinasyonuna sahip olması için bu malzemeyi üretmenin en iyi yolunu arıyoruz. En iyi yapay zeka modeli, malzemeye ve karmaşıklığa bağlı olarak değişmektir.” dedi.
Tüm bu sebeplerden dolayı Abolhasani ve ekip arkadaşları, malzeme sentez problemleri için en iyi yapay zeka aracını bulmaya odaklanarak yapay zeka odaklı yeni bir yaklaşım geliştirdiler.
Abolhasani, “Farklı türden malzeme sentez problemlerini ele almak için hangi yapay zeka araçlarının en iyi işi yaptığını belirlemek milyonlarca deney yapmak gerektirir, bu imkansız. Bu yüzden, gerçekleştirilmesi gereken milyonlarca deneyi etkili bir şekilde yürütmek için gerçek dünyadaki mikroakışkan deney platformunu simüle eden bir model geliştirdik.” dedi.
Araştırmacılar, Yapay Kimyager platformunu kullanarak 1000 deney gerçekleştirdiler ve deneysel verilerini sanal deney platformunu daha da geliştirmek için kullandılar.
Yayınlanan makalede bildirilen çalışma için sanal laboratuvar, yapay zeka eşliğinde 150’den fazla stratejiyi değerlendirerek 600.000’den fazla deneyi simüle etti. Eğer bu deneyler normal laboratuvar koşullarında otomatik sistemler ve mikro ölçekli malzeme hacimleri kullanılarak gerçekleştirilmiş olsaydı, deneyler 7.5 yıllık kesintisiz robotik çalışma ve 400 litre reaktif gerektirecekti. Abolhasani’nin ekibi ise tüm bunları yaklaşık bir ay içerisinde gerçekleştirdi.
Abolhasani, “Sanal laboratuvarımızı, her türlü malzeme sentezi zorluğu için en iyi yapay zeka araçlarını seçerek etkili bir şekilde geliştirdik. Ayrıca bu araçlar, her kullanıldığında daha da verimli hale gelerek kimya ve kimya mühendisliğinde giderek artan karmaşık sorunları çözmemize yardımcı oluyor. Sonuç olarak, bu tür uygulamalar, sistemlerimizi oldukça hızlı hale getirecek.” dedi.
Kaynakça: phys.org
