‘Yapay Kimyager’, Otonom Ar-Ge’yi Yürütmek için Yapay Zekayı Robotikler ile BirleştiriyorNorth Carolina State Üniversitesi ve Buffalo Üniversitesi’nden araştırmacılar, yapay zeka (AI) ve ticari olarak istenen malzemelerin üretimini ve Ar-Ge’yi hızlandırmak ve kimyasal reaksiyonlar gerçekleştirmek için otomatik bir sistemi içeren “Yapay Kimyager” adlı bir teknoloji geliştirdiler.

Kavram kanıtlama deneylerinde, araştırmacılar Yapay Kimyager’in herhangi bir renk için mümkün olan en iyi kuantum noktalarını 15 dakika veya daha kısa sürede tanımlayabildiğini ve üretebildiğini gösterdiler. Kuantum noktaları, LED ekranlar gibi uygulamalarda kullanılan kolloidal yarı iletken nanokristallerdir.

Öte yandan araştırmacılar, Yapay Kimyager’in sadece kuantum noktalarını değil, herhangi bir ölçülebilir özellik grubunu karşılamak için en iyi malzemeyi tanımlayabildiğini belirtmişlerdir.

“Yapay Kimyager, kimyasal evrende akıllıca dolaşabilen, gerçekten otonom bir sistemdir,” demiştir çalışma ile ilgili bir makalenin yazarı ve NC State Kimya ve Biyomoleküler Mühendislik Bölümü’nden Yrd. Doç. Milad Abolhasani. Yapay Kimyager şu sıralar, çözelti ile işlenmiş malzemeler için tasarlanmıştır – bu da sıvı kimyasal öncüller kullanılarak yapılabilecek malzemeler için çalıştığı anlamına gelmektedir. Solüsyon prosesli malzemeler arasında kuantum noktaları, metal/metal oksit nanopartikülleri, metal organik kafesleri(MOF) vb. yüksek değerli malzemeler bulunmaktadır.

“Yapay Kimyager, kendi kendine giden bir arabaya benzemektedir. Ancak kendi kendine giden bir otomobilin, önceden seçilmiş hedefine ulaşmak için en azından seçilebilecek sınırlı sayıda yolu vardır. Yapay Kimyager ile, nihai malzemenin sahip olmasını istediğiniz özellikler olan bir grup istenen parametre verirsiniz. Yapay Kimyagerin kimyasal öncüllerin ne olacağı ve sentetik yolun ne olacağı gibi diğer her şeyi bulması gerekir ve bu kimyasal öncüllerin tüketimini en aza indirmelidir.

“Nihai sonuç, ideal çözümle işlenmiş malzemeyi şu anda kullanılmakta olan tekniklerden daha hızlı bulmanıza yardımcı olmak ile kalmayıp, az miktarda kimyasal öncü kullanarak bunu yapan tamamen özerk bir malzeme geliştirme teknolojisidir.

Yapay Kimyager, deneyleri gerçekleştirmek ve deney sonuçlarını algılamak için bir “gövdeye” ve bu verileri kaydetmek ve bir sonraki deneyin ne olacağını belirlerken kullanmak için bir “beyne” sahiptir.

Kavram kanıtlama testlerinde, Yapay Kimyager’in gövdesi, Abolhasani’nin laboratuvarında geliştirilen otomatik Nanokristal Fabrikası ve NanoRobo akış sentez tasarılarını içeriyordu. Yapay Kimyager platformu, günde 500 kuantum nokta sentezi deneyi yapabileceğini göstermiştir, ancak Abolhasani 1000’e kadar çalışabileceğini tahmin etmektedir.

Yapay Kimyager’in beyni, gövde tarafından sentezlenen materyalleri karakterize eden ve bu verileri bir sonraki deneysel koşullarının ne olacağı konusunda özerk kararlar vermek için kullanan bir yapay zeka programıdır.

Abolhasani, “İnsanların karar verirken kullandığı süreci taklit etmeye çalıştık, fakat daha verimli bir şekilde” demiştir Abolhasani.

Örneğin, Yapay Kimyager “bilgi transferine” izin vermektedir, bu da görevlendirildiği bir sonraki aday materyali belirleme sürecini hızlandırarak aldığı her talepten üretilen verileri depoladığı anlamına gelmektedir. Diğer bir deyişle, Yapay Kimyager doğru materyali belirleme konusunda zamanla daha akıllı ve hızla hale gelmektedir.

Araştırmacılar, kavram kanıtlama için, yapay zekanın bir sonraki deneyin ne olacağına karar vermek için verileri nasıl kullandığına dair 9 farklı plan test etmişlerdir. Daha sonra, her seferinde Yapay Kimyager’den üç farklı çıktı parametresine en uygun kuantum nokta malzemesini belirlemesini isteyerek bir dizi talebi işleme almışlardır.

Abolhasani, “Önceden bilgisi olmasa bile, 25 deneyde veya yaklaşık 1,5 saat içinde mümkün olan en iyi kuantum noktasını tanımlayabilecek bir plan bulduk,” demiştir. “Ancak Yapay Kimyager önceden bilgiye sahip olduğunda -yani bir veya daha fazla hedef malzeme talebini zaten işleme almış olduğunda- yeni özellikler için en uygun materyali 10 ila 15 dk içinde tanımlayabilir.

“Yapay Kimyager’in belirli bir başlangıç ​​kimyasal öncüsü seti için materyal özelliklerinin sınırlarını da hızlı bir şekilde tanımlayabildiğini bulduk, böylece kimyagerler ve malzeme bilim insanları farklı sentez koşullarını keşfetmek için zamanlarını boşa harcamak zorunda kalmadılar.

Abolhasani, “Yapay Kimyager tarafından sağlanan özerk Ar-Ge’nin malzeme geliştirme ve üretimin geleceğini yeniden şekillendirebileceğine inanıyorum. Şimdi tekniği laboratuvardan endüstriyel sektöre aktarmamıza yardımcı olacak ortaklar arıyorum,” demiştir.

Kaynak : sciencedaily.com

Author

27 Nisan 1993’te Bursa’da doğdu. Uludağ Üniversitesi Çevre Mühendisliği Bölümü mezunu. 2016 yılında tamamladığı lisans eğitimi sırasında “Kimyasal Dezenfeksiyonda Bakterilerin Fizyolojik Özelliklerinin Önemi”, “Atıksulardan Kaynaklı Ağır Metallerin Carassius Gibelio Türündeki Birikimlerinin İncelenmesi” ve “Su Ayakizi” konuları üzerine yoğunlaştı. Mesleğiyle ilgili eğitim ve programlara katılıyor, araştırmayı, yeni şeyler öğrenmeyi ve kendini geliştirmeyi seviyor. Çevre ile ilgili yenilikçi haberleri takip etmeyi ve çeviri yapmayı sevdiği için İnovatif Kimya Dergisi ekibine katılmaya karar verdi.