Yapay zeka yeni maddelerin keşfine yardımcı oluyor
Şekildeki matrikste, iki milyona yakın olası bileşik için bir kararlılık göstergesi olan oluşum enerjileri gösterilmektedir. Her bir piksel ise iki milyon kuaterner kristalden yalnızca birine karşılık geliyor. Bu kristaller, yapılarındaki elementlerin kombinasyonuna bağlı olarak ya yüksek (kırmızı) ya da düşük (mavi) enerji seviyesi sergilerler. Her bir element dikey ve yatay olarak gruplandırılır ve her bir kutucuk kalan iki element için uygun olan kararlılığı ifade etmektedir.
Yapay zeka sayesinde, İsviçre’nin Basel Üniversitesi’ndeki kimyacılar yapısında dört kimyasal element bulunan iki milyona yakın kristalin özelliklerini hesaplamışlardır. Böylece araştırmacılar, daha önce bilinmeyen, yeni madde olarak kabul edilebilen ve de termodinamik açıdan oldukça kararlı 90 kadar kristalin yapısını tanımlamayı başarmış oldular. Yapılan çalışmalara ilişkin bulgular ise bir bilim dergisi olan Physical Review Letters’da yayınlaşmıştır.
Elpasolite; kübik kristal yapısına sahip olan camsı, şeffaf, parlak ve yumuşak bir mineraldir. İlk olarak El Paso vilayetinde (Colorado, ABD) keşfedilmesinin ardından zamanla Rocky Dağları, Virginia ve Apennines (İtalya) bölgesinde de rastlanmıştır. Deneysel veri tabanlarına bakıldığında, elpasolite maddesinin en sık rastlanan kuaterner kristallerden (kristaller dört kimyasal elementten oluşmuştur) biri olduğu görülmektedir. Bileşimine bağlı olarak metalik bir iletken, yarı iletken veya yalıtkan özelliklere sahip olabilir. Ayrıca radyasyona maruz bırakıldığında ise ışık yayabilmektedir.
Bu özellikler sayesinde elpasolite kristalleri sintilatörlerin kullanımı ve de diğer uygulamaları için oldukça ilgi çekici bir aday haline gelmektedir. Matematiksel olarak ifade edecek olursak; elpasolite yapısındaki dört elementin varlığından dolayı teorik açıdan kombinasyonu tahmin etmek için kuantum mekaniğini kullanmak neredeyse pratikçe imkansız olması kimyasal karmaşıklık anlamı taşır.
Makineler ile öğrenme istatistiksel analize fayda sağlar
Basel Üniversitesi-Kimya Bölümü’nden Prof. Anatole von Lilienfeld çalışma grubundaki bir doktora öğrencisi olan Felix Faber, modern yapay zeka sayesinde madde tasarımı sorununun çözümünü başarmıştır. Öncelikle kuantum mekaniğini kullanarak, rastgele belirlenmiş kimyasal bileşimlerdeki binlerce elpasolite kristali için tahminler oluşturmuştur. Sonrasında, istatistiksel makine ile öğrenme modellerini (ML) uygulamak için sonuçları kullanmıştır. Gelişmiş algoritmik strateji ile standart kuantum mekaniksel yaklaşımlar sayesinde bir öngörülür doğruluk eşdeğeri elde etmeyi başarmıştır.
ML modeller, kuantum mekaniksel hesaplamalara göre daha büyük hızda birkaç dizi olma avantajına sahiptir. Sadece bir gün içerisinde, ML model kullanılarak iki milyon elpasolite kristalinin tamamının periyodik tablodaki ana grup elementlerinin teorik olarak hesaplanmasıyla elde edilen oluşum enerjilerini (kimyasal kararlılığın bir göstergesi) tahmin edebilmek mümkün olmuştur. Buna karşılık, kuantum mekaniği ilkeleriyle yapılan hesaplamaların performansına bakıldığında süper hesaplamalı bilgisayarlara göre 20 milyon saat daha fazla zaman alacaktır.
İlgi çekici özellikleri ile bilinmeyen maddeler
Geliştirilen modele göre, karakteristik özelliklerin bilgisayarlar ile hesaplanmasıyla analizlerinin gerçekleştirilmesi bu madde sınıfa yeni bir bakış açısı sunmaktadır. Bu sayede araştırmacılar, oluşum enerjisindeki temel eğilimleri tespit edebilmiş ve kuantum mekaniği ilkelerine göre termodinamik olarak kararlı yapıda olan ve de daha önce bilinmeyen 90 kadar kristali gün ışığına çıkarmayı başarmışlardır.
Sahip olduğu potansiyel özellikleri baz alınarak elpasolite kristalinin Materials Project veri tabanına girişi yapılmıştır. Atılan bu adım Malzeme Genomu Girişimi için oldukça önemli bir rol oynamaktadır. 2011 yılında ABD hükümeti tarafından başlatılan bu girişim çalışmasıyla, bilgisayar destekli hesaplamalar ile yapılan keşiflerin hızlandırılması ve ilgi çekici yeni maddelerin deneysel sentezinin desteklenmesi amaçlanmıştır.
Yeni keşfedilen elpasolite kristaller, oldukça ilgi çekici elektronik özellikler ve de nadir bileşimler sergilemektedir. İlgili araştırmalar için gerekli çalışmaları yürüten grubun müdürü Von Lilienfeld ise: “Yapay zeka kombinasyonu, büyük veriler, kuantum mekaniği ve süper hesaplamalı bilgisayarlar ile maddeler hakkındaki bilgilerimizi derinleştirmek, yenilerini keşfetmek için umut verici yeni yollar açmaktadır ki sadece insan sezgileri ile hareket edilmiş olsaydı bunların farkına varılması mümkün olmayacaktı.” şeklinde görüşlerini dile getirmiştir.
Kaynak : sciencedaily.com
Haberi Çeviren : Elif Tuna
Üniversite : Eskişehir Osmangazi Üniversitesi (Ankara Üniversitesi – Analitik Kimya – Doktora Öğrencisi)
Bölüm : Kimya Mühendisliği
Mail : eliftuna_89@hotmail.com
Not : Haberlerin dergi yönetimi ile çevirene haber verilmeksizin yayınlanması, kopyalanması, kendi web sitenize eklenmesi kesinlikle yasaktır. Bir yerde yayınlamayı düşünenler iletisim@inovatifkimyadergisi.com adresine ve de haberi çeviren arkadaşımıza mail atarak durumu belirtmeleri gerekmektedir.
