Kimyasal Parmak İzi Elde Etmek için Yapay Zeka
Yapay zeka araştırmalarındaki güçlü gelişmeler, son on yılda bu alanda etraflı bir etkileyici gelişmeye yol açmıştır. Bağımsız bir şekilde çalışan arabalar, bunun yanı sıra arama motorları ve spam filtreleri gibi günlük uygulamalarda yapay zeka alanın-daki yöntemlerin çok yönlülüğünü gösterir. Kızılötesi spektroskopi moleküllerin dün-yasıyla alakalı kazanım için en değerli deneysel yöntemlerden biridir.Kızılötesi spektrumlar, malzemeler ve maddelerin özelliklerinin bileşimi hakkında bilgi sağlayan parmak izleridir. Çoğu olayda, bu spektrumlar çok karmaşıktır – detaylı bir analiz, bilgisayar destekli simülasyonları vazgeçilmez yapar. Kuantum kimyasal hesaplama-lar prensip olarak kızılötesi spektrumu doğru tahmin etmeye olanak sağlarken, pra-tikte uygulanabilirlikleri, onlarla alakalı yüksek hesaplama çabasında zorlanır. Bu nedenle, güvenilir kızıl ötesi spektrumları ancak diğerlerine oranla küçük kimyasal sistemler için hesaplanabilir.
Philipp Marquet’in liderliğinde Viyana Üniversitesi Kimya Fakültesi’nden uluslararası bir grup araştırmacı, bu simülasyonları yapay zeka kullanarak hızlan-dırmanın bir yolunu bulmuştur. Bu amaçla, sözde yapay sinir ağları kullanılır, insan beyninin matematiksel modelleri. Bunlar, yalnızca birkaç örnek kullanarak kızılötesi spektrumlarının modellenmesi için gerekli olan karmaşık kuantum mekaniksel ilişkileri öğrenebilirler. Bu yolla, bilim adamları birkaç dakika içinde benzeşimi tamamlayabilir, aksi taktirde modern süper-bilgisayarlarda bile binlerce yıl sürebilir; güvenilirlikten ödün vermeden. Araştırmanın ilk yazarı Michael Gastegger, “Şimdiye kadar kullanılan simülasyon teknikleriyle çözülemeyen kimyasal problemleri taklit edebiliyoruz” diyor.
Bu çalışmanın sonuçlarına dayanarak, araştırmacılar gelecekte deneysel kızılötesi spektrumlarının analizinde spektrum tahmin yöntemlerinin yaygın olarak kullanılabileceğinden eminler.
Kaynak : sciencedaily.com
